Au total, quatre travaux ont été développés pendant la durée de la thèse et ont été expliqués dans quatre chapitres distincts, à savoir les chapitres 3, 4, 5 et 6 respectivement. Les quatre travaux proposés présentés sous forme de quatre chapitres détaillés sont : Contribution 1 : débruitage d'images de microréseaux basé sur des champs aléatoires de Markov dans le domaine spatial.Contribution 2 : Algorithme adaptatif de seuil MinMax pour les méthodes de débruitage des images de microréseaux, basé sur l'approche des transformées de Contourlet non sous-échantillonnées.Contribution 3 : Un schéma d'identification du type de bruit pour les images de microréseaux utilisant l'apprentissage profond.Contribution 4 : Détermination du type de bruit dans les images de biopuces à l'aide de l'apprentissage profond, basé sur des paramètres itératifs générés dans un schéma de débruitage utilisant un champ aléatoire de Markov.

Priya Nandihal è professore associato presso il dipartimento di Intelligenza artificiale e apprendimento automatico della Global Academy of Technology di Bangalore. Ha 11 anni di esperienza di insegnamento. Ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Visvesvaraya Technical University, Belgaum, Karnataka, India. Il suo lavoro di ricerca principale si concentra sull'elaborazione delle immagini e sull'AI/ML.