Image denoising beyond additive Gaussian noise Patch-based estimators and their application to SAR imagery

Résumé : Le bruit dans les images limite souvent l'interprétation visuelle ou automatique de la scène. Le chatoiement ou "speckle" en imagerie radar à synthèse d'ouverture (RSO) et le bruit de grenaille ou "shot noise" en imagerie à faible luminosité sont deux exemples de fortes corruptions qui nécessitent l'utilisation de techniques de débruitage. Les vignettes ou "patchs" sont de petites imagettes qui capturent à la fois les textures et les structures locales. Bien qu'étant assez rudimentaires (comparées à des descripteurs de plus haut niveau), elles ont mené à de puissantes approches de traitement d'images tirant parti de la redondance naturelle des images. Les méthodes à patchs représentent l'état-de-l'art des méthodes de débruitage. La technique classique de débruitage à patchs, les moyennes non-locales (NL), est conçue pour les images corrompues par du bruit additif gaussien (c-à-d., pour des fluctuations symétriques, indépendantes du signal et sans valeurs extrêmes). Les moyennes NL ne peuvent pas être appliquées directement sur des images corrompues par un bruit non-gaussien surtout pour des distributions asymétriques, dépendantes du signal et à queues lourdes telles que le bruit de chatoiement et le bruit de grenaille. Le but de cette thèse est de combler le fossé entre les méthodes de débruitage à patchs, restreintes au bruit gaussien, et les techniques dédiées aux images RSO. Après avoir examiné les techniques de débruitage d'image pour le bruit gaussien puis non-gaussien, nous proposons une extension des moyennes NL qui s'adapte à la distribution d'un bruit donné. Au-delà du problème du débruitage d'image, nous étudions le problème de la comparaison de patchs sous conditions non-gaussiennes. La plupart des tâches de vision par ordinateur requièrent de mettre en correspondance des parties d'images. Nous introduisons un critère de similarité fondé sur le rapport de vraisemblance généralisé et nous illustrons son efficacité sur différentes applications dont la détection, la vision stéréoscopique et le suivi de mouvement. Ce critère est au coeur de l'estimateur à patchs proposé. Un schéma itératif est élaboré pour faire face aux fortes corruptions de bruit et nous développons une méthode non-supervisée pour le réglage des paramètres. Notre approche mène à des résultats de débruitage état-de-l'art en imagerie RSO pour les images d'amplitude, ainsi que les données interférométriques ou polarimétriques. La technique proposée est appliquée avec succès sur l'un des derniers capteurs aérien RSO: F-SAR de l'agence aérospatiale allemande (DLR). Les images avec de forts contrastes souffrent d'un artéfact de débruitage de type "halo de bruit" dû à l'absence de patchs similaires dans les environs de certaines structures. Ce bruit résiduel peut être réduit en considérant des patchs avec des formes d'échelle et d'orientation variées. La sélection locale des formes pertinentes permet d'améliorer la qualité du débruitage, surtout à proximité des contours.
Type de document :
Thèse
Signal and Image Processing. Télécom ParisTech, 2011. English
Liste complète des métadonnées

https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00666781
Contributeur : Charles-Alban Deledalle <>
Soumis le : lundi 6 février 2012 - 11:53:05
Dernière modification le : jeudi 9 février 2017 - 15:02:38
Document(s) archivé(s) le : mercredi 14 décembre 2016 - 04:42:00

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  • HAL Id : pastel-00666781, version 1

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Charles-Alban Deledalle. Image denoising beyond additive Gaussian noise Patch-based estimators and their application to SAR imagery. Signal and Image Processing. Télécom ParisTech, 2011. English. <pastel-00666781>

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