MODELES DE DEGRADATIONS EN RADIOGRAPHIE ET RESTAURATION D'IMAGES / CATHERINE BURQ ; SOUS LA DIRECTION DE FRANCIS CONETS

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 1992

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Université Paris-Sud (1970-2019) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Résumé / Abstract : CETTE THESE REGROUPE TROIS ETUDES INSCRITES DANS LE CADRE DE LA RESTAURATION D'IMAGES ET RELATIVES AUX DEGRADATIONS AFFECTANT LES IMAGES RADIOGRAPHIQUES. UNE PREMIERES PARTIE EST CONSACREE AU RAYONNEMENT DIFFUSE COMPTON. DES HYPOTHESES SIMPLIFICATRICES EN ACCORD AVEC LES CONFIGURATIONS EXPERIMENTALES RENCONTREES CONDUISENT A UNE APPROXIMATION AU SECOND ORDRE DE CE RAYONNEMENT PARASITE DONT LA VALIDITE EST TESTEE A L'AIDE DE SIMULATIONS. DE CETTE APPROXIMATION SE DEDUISENT DES CARACTERISTIQUES GENERALES DU RAYONNEMENT DIFFUSE ET UN ALGORITHME DE SIMULATION SIMPLE QUI EN FOURNIT UN BON ORDRE DE GRANDEUR. DEUX AUTRES PARTIES SONT CONSACREES A LA RESTAURATION D'IMAGES AVEC PRISE EN COMPTE DE LA VARIANCE DU BRUIT SUPPOSEE FONCTION DE L'INTENSITE. A L'AIDE D'UNE MODELISATION ADDITIVE GAUSSIENNE DU BRUIT, NOUS PROPOSONS UNE METHODE FOURNISSANT UNE PARAMETRISATION DE LA FONCTION VARIANCE ET UNE ESTIMATION PRELIMINAIRE DES PARAMETRES. DES ALGORITHMES DE DEBRUITAGES SONT ENSUITE PRESENTES. DANS UN PREMIER CAS, LA MODELISATION DES INTENSITES EST LOCALEMENT LINEAIRE ET NOUS GENERALISONS AU CAS CORRELE LES PROPRIETES D'UN ALGORITHME ITERATIF D'ESTIMATION D'UN PARAMETRE DE VARIANCE ET D'UN PARAMETRE DE REGRESSION PROPOSE POUR TRAITER LES MODELES HETEROSCEDASTIQUES. NOUS ETUDIONS POUR NOTRE PROBLEME L'EFFET DES ITERATIONS. UN DEUXIEME ALGORITHME UTILISE UNE MODELISATION MARKOVIENNE GAUSSIENNE DES INTENSITES. LE MODELE A PRIORI CHOISI POUR LE CHAMP DES INTENSITES LEUR IMPOSE D'AVOIR UN FAIBLE LAPLACIEN. LES PARAMETRES DE LA FONCTION VARIANCE SONT ESTIMES AU PREALABLE ET LE MAXIMUM A POSTERIORI FOURNIT L'IMAGE RECONSTRUITE