Video sequences denoising in the presence of heavily impulsive perturbations
Débruitage de séquences vidéo en présence de perturbations fortement impulsives
Résumé
In this document, we are interested to the video denoising in the presence of heavily impulsive
perturbations. These additive perturbations which can occur during acquisition, transmission or
compression of video ows cannot be modeled in an adequate way by a Gaussian distribution.
To address this problem two types of solutions are generally adopted : parametric methods and
non-parametric methods.
In a first part, we propose to use the higher order statistics (HOS). The HOS-based algorithms
are compared with the techniques based on the second order statistics (SOS). The experimental
evaluation of the performances emphasizes the interest of such approach.
In a second part, we propose to model the perturbation process by the α-stable distribution.
The treatments resulting from this modeling show the eectiveness of the approach suggested
in term of SNR and computational time gain.
Dans ce document, nous nous intéressons au débruitage de séquences vidéo en présence de perturbations
fortement impulsives. Ces perturbations additives qui peuvent être rencontrées lors
de l'acquisition, de la transmission ou compression des ux vidéo ne peuvent être modélisées de
façon adéquate par une distribution gaussienne.
Pour aborder ce problème deux types de solutions sont généralement adoptées : les méthodes
paramétriques et les méthodes non paramétriques.
Dans une première partie, nous proposons d'utiliser des statistiques d'ordre supérieur. Les algorithmes
proposés sont comparés au techniques basées sur les statistiques du second ordre.
L'évaluation expérimentale des performances met en valeur l'intérêt d'une telle approche.
Dans une seconde partie, nous proposons de modéliser le processus perturbateur par une loi
α-stable. Les traitements issus de cette modélisation montrent l'ecacité de l'approche proposée
en terme de gain en SNR et de temps de calcul.
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