Accès direct au contenu

CMLA

Version anglaise

aide

Accueil > Publications

Recherche - Valorisation

Jean-Michel MOREL prix IEEE Longuet-Higgins 2015

le 8 juin 2015

Jean-Michel Morel, du laboratoire CMLA de l'ENS Cachan, est distingué par l'organisation internationale IEEE, pour une application de traitement d'images équipant la plupart des smartphones de la planète.

L'article récompensé par ce prix inaugurait une nouvelle approche en matière de réduction du bruit dans les images numériques, en proposant un nouvel algorithme prenant en compte l'ensemble des pixels d'une image. Cette méthode est à l'origine de dizaines d'applications mobiles et logicielles qui améliorent le rendu des photographies numériques.

Déjà couronné par l'INRIA et l'Académie des Sciences en 2013, lauréat de la médaille CNRS de l'innovation 2015, Jean-Michel Morel (CMLA - ENS Cachan) est aujourd'hui distingué "for fundamental contributions in computer vision that have withstood the test of time" par le prix IEEE Longuet-Higgins, sans doute le prix le plus prestigieux en vision par ordinateur.

Ce prix est décerné chaque année par l'organisation internationale IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) à un article qui a durablement influencé la discipline et marqué sa décennie.












JM Morel, A Buades, B Coll.
A non-local algorithm for image denoising
Computer Vision and Pattern Recognition, 2005.
CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on, vol. 2, pp.60-65.

Abstract
We propose a new measure, the method noise, to evaluate and compare the performance of digital image denoising methods. We first compute and analyze this method noise for a wide class of denoising algorithms, namely the local smoothing filters. Second, we propose a new algorithm, the non local means (NL-means), based on a non local averaging of all pixels in the image. Finally, we present some experiments comparing the NL-means algorithm and the local smoothing filters.
Type :
Communiqués de presse

Recherche d'une actualité

Recherche d'une actualité