• Agrégation et méthodes à patch pour le débruitage d'image - Salmon-J

Agrégation et méthodes à patch pour le débruitage d'image

Salmon-J

Le probleme etudie dans cette these est celui du debruitage d'images numeriques corrompues par un bruit blanc gaussien. Les methodes utilisees pour recuperer une meilleure image reposent sur les patchs et sont des variantes des Non-Local Means. Les contributions de la these sont a la fois pratiques et theoriques. Tout d'abord, on etudie precisement l'influence des divers parametres de la methode. On met ensuite en lumiere une limite observee sur le traitement des bords par les methodes a patchs habituelles. On donne alors une meilleure facon de combiner l'information fournie a partir des patchs pour estimer pixel par pixel. D'un point de vue theorique, on presente un cadre non asymptotique pour controler notre estimateur. On donne alors des resultats de type inegalites oracles pour des estimateurs verifiant des proprietes plus restrictives. Les techniques utilisees reposent sur l'agregation d'estimateurs, et plus particulierement sur l'agregation a poids exponentiels. La methode requiert typiquement une mesure du risque, obtenue a travers un estimateur sans biais de celui-ci, par exemple par la methode"

  • Ean/ISBN: 9786131592751
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