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La fonction de diffusion la plus connue a été suggérée par Perona et Malik. Malgré les résultats expérimentaux convaincants, plusieurs auteurs ont soulevé les inconvénients de cette approche. Dans le cas d'un bruit important, cette approche 'intensifie. Ceci est dû à la non rapidité de convergence de la fonction de diffusion, aussi elle a tendance à provoquer ce que nous appelons l'effet "escalier". Pour surmonter ce problème, plusieurs études ont été menées qui ont conduit à des résultats intéressants.Dans ce travail, nous proposons une nouvelle fonction de diffusion avec de meilleures caractéristiques mathématiques qui converge plus rapidement que celle proposée par Perona et Malik. Ce nouveau modèle peut atténuer l'effet "escalier", préserver les fortes discontinuités et éliminer le bruit. Finalement, pour la restauration d'images par le filtrage de Wiener,l'inconvénient de cette méthode est la nécessité d'une connaissance a priori du phénomène de dégradation de l'image, à savoir la fonction d'étalement(PSF), et le type de bruit.nous proposons un algorithme qui se compose de deux étapes:déconvolution dans le domaine de Fourier suivie d'un débruitage dans le domaine d'onde atome.
