Résumé:
Dans ce mémoire nous allons intéresser par l'évaluation objective des images plus particuliérement l'évaluation objective sans référence, pour cela on a utilisé un auto-encodeur
et un auto-encodeur débruitant convolutif pour reconstruire une image semblable A, I'image
originale d, partir d'une image bruitée. La base des images utilisé est PASCAL VOC dont on
a utilisé que L700 images (L500 images pour l'entrainement, 100 images pour la validation
et le reste pour le teste), avec Ie bruit gaussien et le bruit poivre et sel.
Pour montrer l'efficacité de notre model nous avons utilisé le SSIM pour comparer les
résultats, et pour montrer qu'il y'a une corrélation entre le SSIM de (l'image bruité-image re'
construite) et le SSIM de (image bruit6-image originale) nous avons utiliser le coefficient PCC.
Ce mémoire est divisé en 4 chapitres, le premier sur les déférents tlpe de dégradation qui
peut affecter une image, le deuxiéme présente les 2 types d'évaluation (subjective et objective), la troisiéme explique les réseaux de neurones convolutifs (CNN), et la dernier présente
les hyperparamétres choisi pour notre model ainsi que les résultats obtenues et leur discussion.
