Restauration d'images et de séquences d'images par EDP : contributions et applications en communications numériques

PDE-based still image and image sequence restoration : contributions and applications to digital communications

• Auteur / Autrice : Pascal Bourdon
• Direction : Christian Olivier, Bertrand Augereau, Christian Chatellier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et des images
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Poitiers
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et aéronautique (Poitiers1992-2008)
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Poitiers. UFR des sciences fondamentales et appliquées (1896-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Équations aux dérivées partielles

Traitement d'images

Sous-produits

Transmission numérique

Compression d'images

Résumé

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’utilisation d’opérations de restauration d’images en transmission. Un système de transmission permet de véhiculer un signal entre une source et un destinataire. Le support physique utilisé n'étant pas toujours parfait, ce signal peut présenter des erreurs en réception. En outre, d'autres erreurs peuvent être provoquées par le système de communication lui-même, en particulier en transmission d’images, où seules les données pertinentes vis-à-vis de l’œil humain sont émises. Nous proposons ici d'étudier et de concevoir plusieurs modèles de restauration par Equations aux Dérivées Partielles, afin de réduire l'impact de ces différentes erreurs. Nous proposons en particulier un nouveau modèle de lissage de séquences d'images, ainsi qu'une méthode de inpainting multi-résolution. Les applications porteront sur l'atténuation d'artefacts de compression et la correction d’erreurs pour les codeurs JPEG /MPEG/H26x, et pour un schéma de codage conjoint.

This PhD research focuses on image processing in digital communications. A transmission system is a system that transmits information from one place to another through a physical path. Because this path is subject to interference and propagation disturbances, errors can occur during the reception. Additional errors may also be generated by the system itself. In order to achieve better performances, most image coding standards exploit perceptual properties of the human visual system to remove data from the source, thus introducing distortion. In this dissertation, we study and conceive several PDE (Partial Differential Equations)-based models for image restoration, so to attenuate visual impact of these errors. In particular we propose a new image sequence denoising model, as well as a multiresolution inpainting method. Current applications include compression artifacts removal and error correction on JPEG/MPEG/H. 26x images/sequences, and on a joint source/channel coding scheme as well.