Contribution à la restauration d'images dégradées par un système spatialement variant : apport d'un modèle de l'image

par Valérie Barakat

Thèse de doctorat en Traitement de l'image

Sous la direction de Robert Goutte.


  • Résumé

    Les systèmes de mesure présentent en général des réponses impulsionnelles spatialement variantes, qui sont, pour la plupart, approchées par des réponses invariantes, permettant ainsi une simplification de la modélisation des problèmes. Un des objectifs de ce travail est de montrer la nécessité et l'intérêt de prendre en compte la réponse spatialement variante du système dans les algorithmes de restauration des images. Le système d'imagerie étudié est un sténopé utilisé pour acquérir des images de sources de neutrons, rayons gammas ou X. Trois méthodes de restauration régularisée ont été mises en œuvre et comparées: la méthode quadratique de Tikhonov-Miller, l'approche non quadratique par les champs de Markov et la restauration par le principe du maximum d'entropie. Ces trois méthodes sont toutes basées sur la définition d'un critère à optimiser, combinant l'information issue des données et l'information des contraintes a priori sur la solution recherchée. Une nouvelle méthode de régularisation de type Tikhonov-Miller, permettant, en particulier, de restaurer des discontinuités est proposée. Un modèle a priori de la solution est introduit dans le terme de régularisation. Le modèle est explicité par une fonction paramétrée qui introduit la forme de l’objet initial les paramètres optimaux seront déterminés de telle sorte que le modèle coïncide au mieux avec les données. Plusieurs critères ont été définis pour mesurer la qualité de la restauration et sa sensibilité à l'information a priori. Afin de compléter l'étude du problème inverse, dans le cas d'un système faiblement variant, nous avons comparé les effets induits par l'approximation d'un modèle variant par un modèle invariant, en terme de qualité de la restauration.

  • Titre traduit

    = Contribution to restoration of degraded images by a space-variant blur : use of an apriori model of the image


  • Résumé

    Imaging systems often present shift-variant point spread functions which are usually approximated by shift-invariant ones, in order to simplify the restoration problem. The aim of this thesis is to show that, if this shift-variant degradation is taken into account, it may increase strongly the quality of restoration. The imaging system is a pinhole, used to acquire images of high energy beams. Three restoration methods have been studied and compared: the Tikhonov-Miller regularization, the Markov-fields and the Maximum-Entropy methods. These methods are based on the incorporation of an a priori knowledge into the restoration process, to achieve stability of the solution. An improved restoration method is proposed: this approach is based on the Tikhonov-Miller regularization, combined with an a priori model of the solution. The idea of such a model is to express local characteristics to be reconstructed. The concept of parametric models described by a set of parameters (shape of the object, amplitude values,. . . ) is used. A parametric optimization is used to find the optimal estimation of parameters close to the correct a priori information’s of the expected solution. Several criteria have been proposed to measure the restoration quality.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (149 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr.

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2180)
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