Contribution à la mise en œuvre d'une chaîne automatique de filtrage d'images numériques

Contribution to the development of an automatic system for digital image filtering

• Auteur / Autrice : Lionel Beaurepaire
• Direction : Kacem Chehdi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et télécommunications
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Rennes 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Résumé

La plupart des images numeriques subissent des degradations lors de leur formation. Il est important de supprimer ces degradations afin de faciliter l'exploitation de ces images. L'objectif de cette these est de concevoir une chaine automatique de filtrage d'images numeriques en utilisant un minimum de connaissances a priori sur l'image et sur le bruit. Trois types de bruit sont pris en compte: le bruit impulsionnel, le bruit additif et le bruit multiplicatif. Une etude comparative decrite dans la premiere partie permet de mesurer les performances d'algorithmes de filtrage afin de selectionner les filtres les mieux adaptes a chaque type de bruit. Pour cela, des criteres d'evaluation sont definis. La mise en uvre du systeme automatique necessite trois etapes: l'identification de la nature du bruit, l'estimation de son ecart type et le choix de filtres appropries. Deux methodes d'identification de la nature du bruit sont decrites. La premiere calcule des statistiques locales sur les regions les plus homogenes definies a partir des masques de lee. Des parametres dependant de ces statistiques caracterisent la nature additive ou multiplicative du bruit. L'identification du bruit impulsionnel fait appel a un algorithme de filtrage de bruit impulsionnel. La seconde methode n'utilise pas de decoupage a priori. Elle consiste a construire des histogrammes a partir de l'image bruitee, controlee par l'image de labels obtenue par segmentation de l'image observee. La variation d'un parametre extrait de chaque histogramme caracterise la nature du bruit. La procedure d'estimation de l'ecart type du bruit concerne les bruits additifs et multiplicatifs. La methode proposee utilise egalement l'image bruitee segmentee pour creer un histogramme d'ecarts types locaux duquel est estime l'ecart type du bruit. Concernant les filtres, trois algorithmes de filtrage des trois types de bruit retenus sont decrits. Le filtre de bruit impulsionnel propose detecte les pixels bruites puis applique un filtre particulier en fonction de la configuration locale du pixel bruite. Le filtre de bruit additif utilise le principe du filtre de lee pour corriger de maniere recursive et iterative, les pixels de valeur minimale et maximale dans chaque fenetre d'analyse. Le filtre du bruit multiplicatif utilise une adaptation du filtre de bruit additif apres transformation du modele de l'observation en modele additif. Les performances de chaque procedure ou algorithme sont mesurees sur des images degradees artificiellement et sur des images de teledetection