Optimization of the compression/restoration chain for satellite images

par Mikaël Carlavan

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Laure Blanc-Féraud.

Le président du jury était Claude Labit.

Le jury était composé de Laure Blanc-Féraud, Claude Labit, Yves Bobichon, Philippe Salembier, Andrés Almansa, Marc Antonini, Caroline Chaux, Carole Thiebaut.

  • Titre traduit

    Optimisation de la chaîne compression/restauration pour les images satellite


  • Résumé

    Le sujet de cette thèse concerne le codage et la restauration d'image dans le contexte de l'imagerie satellite. En dépit des récents développements en restauration et compression embarquée d'images, de nombreux artéfacts apparaissent dans la reconstruction de l'image. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la qualité de l'image finale en étudiant la structure optimale de décodage et de restauration en fonction des caractéristiques des processus d'acquisition et de compression. Plus globalement, le but de cette thèse est de proposer une méthode efficace permettant de résoudre le problème de décodage-déconvolution-débruitage optimal dans un objectif d'optimisation globale de la chaîne compression/restauration. Le manuscrit est organisé en trois parties. La première partie est une introduction générale à la problématique traitée dans ce travail. Nous présentons un état de l'art des techniques de restauration et de compression pour l'imagerie satellite et nous décrivons la chaîne de traitement actuellement utilisée par le Centre National d'Etudes Spatiales (CNES) qui servira de référence tout au long de ce manuscrit. La deuxième partie concerne l'optimisation globale de la chaîne e d'imagerie satellite. Nous proposons une approche pour estimer la distorsion théorique de la chaîne complète et développons, dans trois configurations différentes de codage/restauration, un algorithme pour réaliser la minimisation. Notre deuxième contribution met également l'accent sur l'étude la chaîne globale mais est plus ciblée sur l'optimisation de la qualité visuelle de l'image finale. Nous présentons des méthodes numériques permettant d'améliorer la qualité de l'image reconstruite et nous proposons une nouvelle chaîne image basée sur les résultats d'évaluation de qualité de ces techniques. La dernière partie de la thèse introduit une chaîne d'imagerie satellite basée sur une nouvelle théorie de l'échantillonnage. Cette technique d'échantillonnage est intéressante dans le domaine du satellitaire car elle permet de transférer toutes les difficultés au décodeur qui se situe au sol. Nous rappelons les principaux résultats théoriques de cette technique d'échantillonnage et nous présentons une chaîne image construite à partir de cette méthode. Nous proposons un algorithme permettant de résoudre le problème de reconstruction et nous concluons cette partie en comparant les résultats obtenus avec cette chaîne et celle utilisée actuellement par le CNES.


  • Résumé

    The subject of this work is image coding and restoration in the context of satellite imaging. Regardless of recent developments in image restoration techniques and embedded compression algorithms, the reconstructed image still suffers from coding artifacts making its quality evaluation difficult. The objective of the thesis is to improve the quality of the final image with the study of the optimal structure of decoding and restoration regarding to the properties of the acquisition and compression processes. More essentially, the aim of this work is to propose a reliable technique to address the optimal decoding-deconvolution-denoising problem in the objective of global optimization of the compression/restoration chain. The thesis is organized in three parts. The first part is a general introduction to the problematic addressed in this work. We then review a state-of-the-art of restoration and compression techniques for satellite imaging and we describe the current imaging chain used by the French Space Agency as this is the focus of the thesis. The second part is concerned with the global optimization of the satellite imaging chain. We propose an approach to estimate the theoretical distortion of the complete chain and we present, for three different configurations of coding/restoration, an algorithm to perform its minimization. Our second contribution is also focused on the study of the global chain but is more aimed to optimize the visual quality of the final image. We present numerical methods to improve the quality of the reconstructed image and we propose a novel imaging chain based on the image quality assessment results of these techniques. The last part of the thesis introduces a satellite imaging chain based on a new sampling approach. This approach is interesting in the context of satellite imaging as it allows transferring all the difficulties to the on-ground decoder. We recall the main theoretical results of this sampling technique and we present a satellite imaging chain based on this framework. We propose an algorithm to solve the reconstruction problem and we conclude by comparing the proposed chain to the one currently used by the CNES.


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