Amélioration de la qualité d’image par une approche de fusion perceptuelle

Image enhancement using a perceptual fusion approach

• Auteur / Autrice : Amina Saleem
• Direction : Azeddine Beghdadi, Boualem Boshash
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signaux et imagel
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Paris 13

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fusion multicapteurs

Filtrage du signal

Traitement d'images -- Techniques numériques

Résumé

La qualité de l’image perceptuelle depend essentiellement des conditions d’observation et d’acquisition, et les limitations des systems de numérisation et de transmission. On a souvent recours aux méthodes de restauration d’image et de réduction des artéfacts générés durant l’acquisition, le codage ou la transmission. Cependant, l’amélioration de la qualité d’image est un problème difficile en soi en raison de l’absence de critères objectifs bien établis pour juger des résultats. En effet, la qualité d’image est avant tout une notion subjective qui dépend de plusieurs paramètres psycho-visuels incontrôlables. De plus, chaque image a ses propres charactéristiques, et les solutions proposées dépendent aussi des applications visées. Par exemple, le réhaussement de contraste peut s’avérer efficace dans certaines zones de l’image, mais néfaste dans d’autres. Il est donc difficile de trouver une technique d’amélioration universelle qui puisse satisfaire les diverses exigences inhérentes au signal d’image. L’objectif de ce travail est de développer des méthodes basées sur une nouvelle approche où l’on fait appel à la fusion d’information et la modélisation des mécanismes de la perception visuelle. Dans ce cadre, nous proposons des méthodes de réhaussement de contraste, de filtrage et de bruit, de réductions des artefacts de codage et d’ajustement et d’équilibrage de tonalité chromatique dans le cas d’images, « HDRI ». Les performances des méthodes développées peuvent pallier les limitations des solutions de l’état de l’art et ouvrent ainsi de grandes perspectives.

Due to limitations in image acquisition and transmission systems, image enhancement is established as an important area in image processing. Removing noise and blur, improving contrast to reveal details, coding artifact reduction and luminance adjustment are some image processing tasks that fall in the broader category of image enhancement operations. The problem of image enhancement is not a trivial task, since each image has its own characteristics and different image applications demand different enhancement requirements. It is therefore, hard to find a universal enhancement technique that would satisfy such diverse requirements. This justifies the presence of number of enhancement methods and ongoing research to find methods that can achieve different enhancement goals at the same time. Generally, image enhancement algorithms are developed to achieve some attributes of enhancement at the expense of some others. In our thesis, we develop a framework for fusion based image enhancement which is presented as a solution to the deficiencies of image enhancement algorithms. Fusion based methods for contrast enhancement, multi-focus image fusion and deblocking are developed with applications to tone mapping for HDR and natural enhancement of color images.