Modélisation stochastique de la redondance spatiale dans les images

par Valentin De Bortoli

Projet de thèse en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Agnès Desolneux.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Mathématiques Hadamard , en partenariat avec CMLA - Centre de Mathématiques et de Leurs Applications (laboratoire) , Traitement des images et du signal (equipe de recherche) et de Ecole normale supérieure Paris-Saclay (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-09-2017 .


  • Résumé

    Le but de cette thèse est la mise au point de nouveaux modèles stochastiques d'images, permettant de rendre compte de la propriété de redondance des images naturelles. On étu- diera aussi bien les aspects théoriques de ces nouveaux modèles que leurs aspects applicatifs, en particulier dans le domaine de l'analyse et de la synthèse d'images de texture. Mots-clés : traitement d'images, synthèse de texture, modélisation stochastique, processus ponctuels, champs aléatoires, champs gaussiens, estimation statistique, algorithmes d'échan- tillonnage

  • Titre traduit

    Stochastic Modelling of spatial redundancy in images


  • Résumé

    Le but de cette thèse est la mise au point de nouveaux modèles stochastiques d'images, permettant de rendre compte de la propriété de redondance des images naturelles. On étu- diera aussi bien les aspects théoriques de ces nouveaux modèles que leurs aspects applicatifs, en particulier dans le domaine de l'analyse et de la synthèse d'images de texture. Mots-clés : traitement d'images, synthèse de texture, modélisation stochastique, processus ponctuels, champs aléatoires, champs gaussiens, estimation statistique, algorithmes d'échan- tillonnage