Variable Bandwidth Image Models for Texture-Preserving Enhancement of Natural Images

par Noura Azzabou

Thèse de doctorat en Mathématiques. Informatique

Sous la direction de Nikos Paragios et de Frédéric Guichard.

  • Titre traduit

    Restauration des images naturelles et préservation de la texture à l'aide de noyaux de taille variables


  • Résumé

    This thesis is devoted to image enhancement and texture preservation issues. This task involves an image model that describes the characteristics of the recovered signal. Such a model is based on the definition of the pixels interaction that is often characterized by two aspects (i) the photometric similarity between pixels (ii) the spatial distance between them that can be compared to a given scale. The first part of the thesis, introduces novel non-parametric image models towards more appropriate and adaptive image description using variable bandwidth approximations driven from a soft classification in the image. The second part introduces alternative means to model observations dependencies from geometric point of view. This is done through statistical modeling of co-occurrence between observations and the use of multiple hypotheses testing and particle filters. The last part is devoted to novel adaptive means for spatial bandwidth selection and more efficient tools to capture photometric relationships between observations. The thesis concludes with providing other application fields of the last technique towards proving its flexibility toward various problem requirements.


  • Résumé

    Cette thèse s’intéresse aux problèmes de restauration d’images et de préservation de textures. Cette tâche nécessite un modèle image qui permet de caractériser le signal qu’on doit obtenir. Un tel model s’appuie sur la définition de l’interaction entre les pixels et qui est caractérisé par deux aspects : (1) la similarité photométrique entre les pixels (2) la distance spatiale entre les pixels qui peut être comparée à une grandeur d’échelle. La première partie de la thèse introduit un nouveau modèle non paramétrique d’image. Ce modèle permet d’obtenir une description adaptative de l’image en utilisant des noyaux de taille variable obtenue à partir d’une étape de classification effectuée au préalable. La deuxième partie introduit une autre approche pour décrire la dépendance entre pixels d’un point de vue géométrique. Ceci est effectué à l’aide d’un modèle statistique de la co-occurrence entre les observations de point de vue géométrique. La dernière partie est une nouvelle technique de sélection automatique (pour chaque pixel) de la taille des noyaux utilisé au cours du filtrage. Cette thèse est conclue avec l’application de cette dernière approche dans différents contextes de filtrage ce qui montre sa flexibilité vis-à-vis des contraintes liées aux divers problèmes traités.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. ( 199 p.)
  • Annexes : Bibliographie 157 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Ecole des Ponts ParisTech (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne). Bibliothèque Lesage.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : NS 31967
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