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Le traitement d'images est largement utilisé dans de nombreux domaines tels que l'imagerie médicale, les techniques de numérisation, les techniques d'impression, la reconnaissance des plaques d'immatriculation, la reconnaissance des visages, etc. Les images sont souvent corrompues par des bruits impulsionnels lors de leur acquisition et de leur transmission. Ce bruit peut sérieusement affecter les performances des techniques de traitement d'images. Le bruit impulsionnel peut être classé en deux catégories : Le bruit impulsionnel à valeur fixe (Salt-and-Pepper) et le bruit impulsionnel à valeur aléatoire. Dans le bruit impulsionnel à valeur fixe, les valeurs sont soit 0 soit 255 pour les images en niveaux de gris. Dans le bruit impulsionnel à valeur aléatoire, les valeurs sont comprises entre 0 et 255 pour les images en niveaux de gris. Ce projet se concentre sur l'élimination du bruit en poivre et sel de l'image corrompue. Pour cela, un schéma de débruitage efficace et une architecture VLSI à faible coût et à faible complexité sont proposés. La technique Average Median Decision- Tree-Based Denoising Method (AMDTBDM) consiste en un détecteur de bruit impulsionnel pour détecter les pixels bruyants, et un filtre médian moyen pour reconstruire les valeurs d'intensité des pixels bruyants.