Information Theory Oriented Image Restoration

Résumé : Cette thèse aborde la formulation par la théorie de l’information des problèmes de traitement d’image. Cette formulation exprime la solution au travers de la minimisation d’une énergie. Ces énergies appartiennent à la classe non paramétrique au sens où elles ne font aucune hypothèse paramétrique sur la distribution des données. Les énergies sont exprimées directement en fonction des données considérées comme des variables aléatoires. Toutefois, l’estimation non paramétrique classique repose sur des noyaux de taille fixe moins fiables lorsqu’il s’agit de données de grande dimension. En particulier, des méthodes récentes dans le traitement de l’image dépendent des données de type ”patch” correspondant à des vecteurs de description de modèles locaux des images naturelles, par exemple, les voisinages de pixels. Le cadre des k-plus proches voisins résout ces difficultés en s’adaptant localement à la distribution des données dans ces espaces de grande dimension. Sur la base de ces prémisses, nous développons de nouveaux algorithmes qui s’attaquent principalement à deux problèmes du traitement de l’image : la déconvolution et le débruitage. Le problème de la restauration est développé dans les hypothèses d’un bruit blanc gaussien additif puis successivement adaptés à domaines tels que la photographie numérique et le débruitage d’image radar (SAR). Le schéma du débruitage est également modifié pour définir un algorithme d’inpainting.
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Thèse
Signal and Image processing. Université Nice Sophia Antipolis, 2011. English
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Contributeur : Eric Debreuve <>
Soumis le : jeudi 8 septembre 2016 - 11:25:43
Dernière modification le : lundi 12 septembre 2016 - 11:37:05
Document(s) archivé(s) le : vendredi 9 décembre 2016 - 12:47:45

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Cesario Vincenzo Angelino. Information Theory Oriented Image Restoration. Signal and Image processing. Université Nice Sophia Antipolis, 2011. English. 〈tel-01362134〉

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