De la restauration d'image au rehaussement : formalisme EDP pour la fusion d'images bruitées

• Auteur / Autrice : Cosmin Ludusan
• Direction : Olivier Lavialle, Monica Borda
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Productique, Signal et Image
• Date : Soutenance le 28/11/2011
• Etablissement(s) : Bordeaux 1 en cotutelle avec Universitatea tehnică (Cluj-Napoca, Roumanie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'intégration du matériau au système (Talence, Gironde)
• Jury : Président / Présidente : Gabriel Oltean
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christian Germain, Romulus Mircea Terebes
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Bolon, Ioan Nafornita

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Mots clés libres

Restauration et rehaussement d’images

Fusion d’images

Equations aux dérivées partielles

Image restoration and enhancement

Image fusion

Partial differential equations

Résumé

Cette thèse aborde les principaux aspects applicatifs en matière de restauration et amélioration d'images. A travers une approche progressive, deux nouveaux paradigmes sont introduits : la mise en place d'une déconvolution et d'un débruitage simultanés avec une amélioration de cohérence, et la fusion avec débruitage. Ces paradigmes sont définis dans un cadre théorique d'approches EDP - variationnelles. Le premier paradigme représente une étape intermédiaire dans la validation et l'analyse du concept de restauration et d'amélioration combinées, tandis que la deuxième proposition traitant du modèle conjoint fusion-débruitage illustre les avantages de l'utilisation d'une approche parallèle en traitement d'images, par opposition aux approches séquentielles. Ces deux propositions sont théoriquement et expérimentalement formalisées, analysées et comparées avec les approches les plus classiques, démontrant ainsi leur validité et soulignant leurs caractéristiques et avantages.

This thesis addresses key issues of current image restoration and enhancement methodology, and through a progressive approach introduces two new image processing paradigms, i.e., concurrent image deblurring and denoising with coherence enhancement, and joint image fusion and denoising, defined within a Partial Differential Equation -variational theoretical setting.The first image processing paradigm represents an intermediary step in validating and testing the concept of compound image restoration and enhancement, while the second proposition, i.e., the joint fusion-denoising model fully illustrates the advantages of using concurrent image processing as opposed to sequential approaches.Both propositions are theoretically formalized and experimentally analyzed and compared with the similar existing methodology, proving thus their validity and emphasizing their characteristics and advantages when considered an alternative to a sequential image processing chain.