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LE PROBLEME DE RESTITUTION D'UNE SCENE A PARTIR D'UNE IMAGE NUMERIQUE DEGRADEE, SANS INFORMATION A PRIORI, POSE DES DIFFICULTES D'ORDRE THEORIQUE ET PRATIQUE DUES AUX BRUITS SUR LES DONNEES. CE MEMOIRE PRESENTE UNE CONTRIBUTION A L'AUTOMATISATION DES OPERATIONS D'IDENTIFICATION DES SOURCES DE DEGRADATION, DE FILTRAGE ET DE RESTAURATION A PARTIR DE L'IMAGE 2-D OBSERVEE SEULE. LA MODELISATION DES SOURCES DE DEGRADATION PAR L'ETUDE DU MECANISME DE FORMATION DE L'IMAGE, D'UNE PART ET LA MODELISATION DES IMAGES 2-D PAR DES CHAMPS STOCHASTIQUES D'AUTRE PART SERVENT DE BASE A L'ELABORATION D'UN OUTIL D'ANALYSE ET AU DEVELOPPEMENT D'ALGORITHMES DE TRAITEMENT. DES ALGORITHMES DE FILTRAGE DE BRUITS, DE NATURES DIVERSES ET PLUS PARTICULIEREMENT LES BRUITS MULTIPLICATIFS, ONT ETE ETUDIES. L'UTILISATION D'OPERATEURS LOCAUX NOUS A PERMIS DE TENIR COMPTE DE L'ASPECT PRESERVATION DES CONTOURS. PLUSIEURS METHODES DE RESTAURATION D'IMAGES FLOUES, NOTAMMENT UN FILTRAGE DE KALMAN 2-D SEMI-RECURSIF, ONT ETE PROSPECTEES. UNE IDENTIFICATION DU FLOU BASEE SUR CELLE D'UN PROCESSUS ARMA ET UNE ESTIMATION DE LA NATURE DU BRUIT BASEE SUR LA NOTION D'HOMOGENEITE LOCALE SONT PROPOSEES; UN TRAITEMENT OPTIMAL APPROPRIE EST ENSUITE APPLIQUE. NOS RESULTATS SONT COMPARES AVEC CEUX OBTENUS A PARTIR D'ALGORITHMES CONNUS EN TRAITEMENT D'IMAGES.
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Les images numériques sont souvent dégradées par un flou et/ou un bruit lors de l'acquisition. L'objectif de cette thèse est de contribuer à un système adaptatif de restauration des images pour en faciliter l'exploitation. La première partie est un travail de synthèse sur les méthodes de filtrage (classiques, semi-automatiques) et de restauration (variationelles). Le contexte est myope car le bruit inconnu est supposé additif, multiplicatif ou impulsionnel. Le seconde partie reprend le schéma des méthodes semi-automatiques. La recherche des zones homogènes est optimisée à partir des critères d'évaluation de la méthode. Les statistiques locales sont intégrées pour améliorer l'identification de la nature du bruit et l'estimation de sa variance. Le filtrage est basé sur la resolution numérique d'une équation d'évolution, le filtre de Lee et des statistiques locales adaptatives. Les statistiques locales et l'optimisation de l'erreur quadratique moyenne sont reprises pour la restauration.
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Ce cours est une introduction au traitement d'image mathématique déterministe. Les principales problématiques en traitement et analyse d’image y sont présentées: débruitage/filtrage/restauration, segmentation, rehaussement/défloutage, ainsi qu’un aperçu de quelques techniques d’acquisition. Les méthodes mathématiques utilisées ont essentiellement déterministes : transformation de Fourier, ondelettes, équations aux dérivées partielles, morphologie mathématique et méthodes variationnelles. Quelques applications y sont brièvement présentées pour illustrer le propos : la stéganographie, la compression et l’inpainting (ou désocclusion). Le livre comprend également un rappel des principales notions mathématiques utilisées (il se veut auto-suffisant) et la bibliographie abondante doit permettre au lecteur d’approfondir les techniques qui l’intéressent. Cet ouvrage s’adresse à des étudiants de MASTER, élèves-ingénieurs ou chercheurs désireux de comprendre ou d’approfondir les techniques mathématiques de base en traitement et analyse d’image. This course is an introduction to deterministic mathematical image processing. The main issues in processing and image analysis are presented: denoising, filtering, restoration, segmentation, enhancement and deblurring.There is also an overview of some acquisition techniques. Mathematical methods are essentially deterministic: Fourier transform, wavelets, partial differential equations, mathematical morphology and variational methods. Some applications are briefly presented to illustrate the topic, such as steganography, compression and inpainting. This self-contained book also includes a recap of the basic mathematical concepts used, and the extensive bibliography will enable readers to develop their skills. This book is intended for masters students, engineering students and researchers wanting to comprehend or deepen their understanding of thebasic mathematical techniques in processing and image analysis.
Author: YUANZHE.. MA Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 143
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COMPARAISON DE: 1) L'ANALYSE KRIGEANTE SOUS REPRESENTATION GLOBALE AVEC L'ANALYSE SPECTRALE; 2) L'ANALYSE KRIGEANTE SOUS REPRESENTATION LOCALE AVEC LES OPERATEURS CLASSIQUES DE FILTRAGE SPATIAL EN TRAITEMENT D'IMAGES; 3) L'ANALYSE KRIGEANTE AVEC LE FILTRE DE WIENER
Author: FERNANDEZ-MALOIGNE Christine Publisher: Lavoisier ISBN: 2746282054 Category : Languages : en Pages : 378
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Cet ouvrage collectif recense les dernières avancées dans le domaine de l'analyse automatique des images numériques couleur. Destiné aux chercheurs, ingénieurs R&D et étudiants en Master ou Doctorat, il constitue un état de l'art critique et le plus exhaustif possible sur les problématiques scientifiques soulevées par les différentes étapes constituant une chaîne de traitement des images couleur. Le filtrage et la segmentation des images fixes sont abordés par des techniques récentes telles que les outils morphologiques couleur, les équations aux dérivées partielles, l'algèbre quaternionique ou l'analyse de graphes. La caractérisation des textures couleur est traitée par la prédiction linéaire ou des descripteurs statistiques. La reconnaissance d'objets fixes ou en mouvement dans des vidéos couleur nécessite d'utiliser des attributs invariants aux conditions d'éclairage. Une attention particulière a été apportée aux espaces couleur, et notamment ceux séparant la luminance de la chrominance.
Author: Adrien Georges (auteur d'une thèse d'acoustique).) Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 166
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MISE AU POINT D'UNE TECHNIQUE DE TRAITEMENT NUMERIQUE POUR L'ELIMINATION DES DEGRADATIONS SUR DES CLICHES RADIOGRAPHIQUES PAR DECONVOLUTION. RAPPEL DES DIVERS TYPES DE TRAITEMENT DE L'IMAGE: DETECTION DES CONTOURS, MODIFICATION DU CONTRASTE, FILTRAGE DES FREQUENCES SPATIALES
Author: Harold Phelippeau Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Ces dernières années, les appareils photos/vidéos numériques grand public sont devenus omniprésents. On peut aujourd'hui trouver des systèmes de captures d'images dans toutes sortes d'appareils numériques comme les téléphones portables, les assistants personnels numériques etc. Malgré une augmentation croissante de la puissance et de la complexité de ces appareils, laqualité de la chaîne de capture d'image, composée du couple système optique/capteur est toujours contrainte à des limitations d'espace et de coût. Les défauts introduits sont nombreuxet dégradent considérablement la qualité des images produites : flou, déformations géométriques, artefacts de couleurs, effets de moire, bruits statiques et dynamiques, etc. Une idée intéressante est de corriger ces défauts de manière algorithmique en utilisant la puissance toujours croissante des architectures de traitements. Dans cette thèse nous nous intéressons particulièrement à deux problèmes issues de l'acquisition de l'image par le capteur : le dématriçage de la matrice de Bayer et la réduction du bruit. Dans la première partie, nous décrivons la structure générale de la chaîne de capture d'image dans les appareils photos/vidéos numériques. Nous présentons le rôle, le fonctionnement et les défauts introduits par chacun de ses éléments. Enfin, nous illustrons comment ces défauts peuvent être corriges par des traitements algorithmiques. Dans la deuxième partie, nous montrons comment l'information de couleur est introduite dans les capteurs numériques. Nous présentons ensuite un état de l'art des algorithmes de dématriçage. Un nouvel algorithme de reconstruction de la matrice de Bayer base sur le principe de l'interpolation directionnelle est propose. Il permet d'associer une qualité d'image produite sans artefacts avec une faible complexité de calculs. Pour mieux comprendre les comportements du bruit dans les capteurs numériques, nous énumérons ses différentes sources et leurs dépendances par rapport aux conditions de prises de vues. Apres avoir présenté l'état de l'art des méthodes de restauration des images bruitées, nous nous intéressons particulièrement aux algorithmes de débruitage à voisinage local et plus précisément au filtre bilatéral. Nous proposons un filtre bilatéral pour la mosaïque de Bayer, adaptatif en fonction de la puissance du bruit dans les images. Dans la troisième partie, nous présentons l'implémentation, l'optimisation et la simulation de l'exécution des algorithmes de dématriçage et de réduction du bruit proposes. La plateforme d'implémentation est le processeur TriMedia TM3270 de NXP semiconductors. Nous montrons que nous arrivons à traiter des images de taille 5 méga-pixels en moins de 0,5 secondes et des images de résolution VGA à une cadence supérieure à 25 images par seconde. Finalement, pour des raisons de standardisation, de rapidité d'exécution et de consommation d'énergie, nous avons conçu une architecture dédiée à l'algorithme de dématriçage propose. Cette architecture permet de multiplier par 10 la rapidité d'exécution obtenue sur le processeur TriMedia TM3270.
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NOUS NOUS INTERESSONS A LA MODELISATION DES IMAGES NUMERIQUES NOIR ET BLANC. DANS UN PREMIER TEMPS, AFIN DE SUIVRE LES NON-STATIONNARITES DE L'IMAGE, NOUS AVONS DEVELOPPE UN MODELE AUTOREGRESSIF (AR), CAUSAL EVOLUTIF. DANS UN DEUXIEME TEMPS, NOUS CHERCHONS A OBTENIR UNE MODELISATION CONDUISANT A DES ALGORITHMES RAPIDES POUR LA DECONVOLUTION D'IMAGE FLOUE. LE BUT EST DE TRANSFORMER UN SYSTEME 2D DE DIMENSION NN, EN N SYSTEMES 1D DECORRELES. NOUS PROPOSONS D'APPLIQUER UNE FFT SUR UNE IMAGE MIROIR. NOUS ETUDIONS LES PROPRIETES DE CETTE NOUVELLES TRANSFORMATION, ET LA COMPARONS AVEC D'AUTRES TRANSFORMEES SINUSOIDALES (TSD, TCD). LE CHAPITRE II EST CONSACRE A LA COMPRESSION NUMERIQUE. LE RESIDUEL DU MODELE PREDICTIF EVOLUTIF DEVELOPPE AU CHAPITRE I EST CODE PAR UN TRAIN D'IMPULSIONS. DE FACON A REDUIRE LES COUTS EN CALCULS, NOUS PROPOSONS DEUX METHODES SOUS OPTIMALES POUR LE CALCUL DE L'ENTREE MULTI-IMPULSIONNELLE. AU CHAPITRE III, NOUS NOUS INTERESSONS A LA RESTAURATION D'IMAGE FLOUE. APRES TRANSFORMATION DES DONNEES, UN FILTRE DE KALMAN 1D EST APPLIQUE SUR CHAQUE COLONNE DECORRELEE. NOUS PROPOSONS UN TRAITEMENT ADAPTATIF POUR REGULARISER LA SOLUTION AUTOUR DES ZEROS DE LA FONCTION DE FLOU. L'INFLUENCE DES COEFFICIENTS AR EST ETUDIEE. POUR UNE APPLICATION A DES IMAGES REELLES, LES PARAMETRES DU SYSTEME DOIVENT ETRE ESTIMES A PARTIR DE L'IMAGE FLOUE OBSERVEE. ON PROPOSE UNE REPARAMETRISATION DE LA FONCTION DE FLOU OU LES COEFFICIENTS SONT LIES PAR UNE LOI A PRIORI. L'ESTIMATION EST EFFECTUEE PAR LA MAXIMISATION DE LA FONCTION DE VRAISEMBLANCE, DETERMINEE EN FONCTION DU PROCESSUS D'INNOVATION CALCULE PAR LE FILTRE. DES RESULTATS DE SIMULATIONS SONT PRESENTES EN COMPRESSION ET RESTAURATION
Author: Philippe Destuynder Publisher: Hermes Science Publications ISBN: 9782746212886 Category : Image processing Languages : fr Pages : 210
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Introduction aux méthodes utilisées dans le traitement de l'image. Présente cette discipline sous l'éclairage de l'analyse numérique et de la modélisation en mécanique.
Author: Mohamed Sabri
Author: Luc Klaine
Author: Maïtine Bergounioux
Author: YUANZHE.. MA
Author: FERNANDEZ-MALOIGNE Christine
Author: Djamchid Ghazanfarpour-Kholendjany
Author: Adrien Georges (auteur d'une thèse d'acoustique).)
Author: Harold Phelippeau
Author: LAURE.. BLANC FERAUD
Author: Philippe Destuynder