A new digital images smoothing method, named structural filtering, is proposed which uses a 3D representation of greylevel
images (z =f(x, y)) and their description with principal curvature features . The organization of the horizontal projections of the
principal curvature directions is analysed in order to determine a direction which well indicates the orientation of the local
structure of the image . If such a direction is found, filtering is performed by averaging with a directional convolution mask
according to that direction, if not, a classical 3 x 3 mean filter is used .
This filter permits on one hand to cut off the noise while preserving step edges and ridges, on the other hand, it allows the
schematization of the principal structures of the image . This last capability has never being obtained before with classical filters .
Experimental results are shown through real images of textures made of complex structures and compared with those obtained
with a 3 x 3 median filter . These results are then validated by primitive extraction using classical skeletonization or edge detection
algorithms . At last, the behavior of the filter in function of the iteration number is analysed in order to show up its good
convergence property .Une nouvelle méthode de filtrage d'images digitalisées, appelée filtrage structurel, est proposée . Elle utilise une repésentation
tridimensionnelle des images à niveaux de gris (x, y, z=f(x, y)) et leur description à partir des courbures principales calculées
en chaque point de la surface . L'organisation des projections horizontales des courbures principales est analysée en vue de
déterminer une direction rendant compte de l'orientation locale de la structure au point considéré . Si une direction de filtrage
peut être déterminée, elle sert de support à un masque moyenneur directionnel de convolution, sinon un masque moyenneur
classique bidimensionnel de taille 3 x 3 est appliqué .
Ce filtre permet ainsi non seulement d'éliminer le bruit en préservant les lignes de transition et de crête de l'image, mais
aussi, il autorise la schématisation des structures présentes dans l'image originale, cette dernière propriété n'ayant jamais été
jusqu'alors obtenue avec des méthodes de filtrage classiques . Des résultats expérimentaux sont montrés à partir d'images
réelles de texture composées de structures complexes en les comparant avec ceux obtenus à l'aide d'un filtre médian 3 x 3 .
Ces résultats sont ensuite validés en effectuant une extraction de primitives telles que les lignes de squelette ou de contour .
Enfin, une analyse du comportement du filtre en fonction du nombre d'itérations est faite qui met en valeur une propriété
de bonne convergence
