TSI
Évènements
Soutenance de thèse de Wided Souidene
Lundi 10 Septembre à 14H00, Salle de visio-conférence de l'institut Galilée
Université Paris 13 99 Avenue Jean Baptiste Clément -- 93430 Villetaneuse.

Exploitation de la diversité informationnelle en restauration autodidacte
et évaluation de qualité d'image

Auteur
Wided Souidene
Date
Lundi 10 Septembre 2007 à 14H00
Lieu
Salle de visio-conférence de l'institut Galilée -- Université Paris 13
Directeur de thèse
Membres du jury
Rapporteurs
  • Kacem Chehdi,
  • Moncef Gabbouj
Examinateurs
  • Laure Blanc-Féraud,
  • Rachid Deriche,
  • Françoise Dibos
Mots-clés
Restauration aveugle, restauration auto-didacte, mesure de qualité objective d'image, multi-canal, débruitage, séparation aveugle de source.

Résumé

Le travail de recherche réalisé dans le cadre de cette thèse de doctorat traite de la restauration et de l'amélioration de la qualité d'image. Il s'agit, plus précisément de reconstruire une image originale à partir de quelques observations dégradées de cette dernière. Nous nous plaçons dans une configuration d'acquisition en multi-canal et nous procédons à la restauration dans des conditions réalistes, sans connaissance a priori de l'image ni des dégradations. Ce contexte particulier d'étude est dit "aveugle" ou encore "autodidacte". A travers ce travail de recherche et de collaboration entre communauté du traitement du signal 1D et du signal image, nous proposons deux solutions de restauration d'image, une méthode de débruitage et un algorithme de séparation aveugle de source image.

Les algorithmes de restauration développés tirent profit de la notion de diversité inhérente à la configuration en multi-canal. Ainsi, nous proposons un algorithme de restauration directe de l'image originale qui a l'avantage d'être robuste vis à vis du bruit. Nous développons également une méthode d'identification de canal suivie par une inversion régularisée.

Nous proposons également une adaptation d'un algorithme de débruitage performant dans le domaine des ondelettes. Le débruitage intervient après la restauration de l'image. Son objectif est d'éliminer le bruit résiduel.

Pour compléter la chaîne de restauration, nous proposons un algorithme de séparation autodidacte de sources images. Cette solution tire profit de la représentation parcimonieuse du signal image. Elle offre à l'utilisateur un module complémentaire pour séparer la scène originale de certaines dégradations qui l'altèrent.

Enfin, nous proposons dans ce travail une étude comparative entre un certain nombre de mesures de qualité objective d'image. Notre objectif est de démontrer l'inefficacité du PSNR et proposer d'autres alternatives. Nous adoptons cette démarche afin d'évaluer et comparer la performance des algorithmes développés en se basant sur des métriques de qualité objective d'image.


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