Flou et quantification dans les images numériques
Blur and quantization in digital images
Résumé
The first part of this thesis deals with the dequantization of digital images. We present a dequantization scheme that enhances the statistical properties of the gradient feld. We apply this method to the meaningful alignments detection developed by Agnès Desolneux. The second part presents a method to evaluate the blur in natural images. We use the morphological scale space to derive an accurate local evaluation of the blur in the image. We do not make any assumption on the type of the blur kernel.
La première partie de la thèse introduit une méthode de déquantification de l'image qui améliore les propriétés statistiques du champ de gradient. Nous appliquons notre méthode à la détection de segments significatifs développée par Agnès Desolneux.La seconde partie présente une méthode d'évaluation du flou dans les images naturelles. Nous tirons profit du scale space morphologique pour permettre une évaluation aussi précise que possible de la quantité de flou local, sans connaissances sur le noyau.
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