A Reduced Reference Image Quality Measure Using Bessel K Forms Model for Tetrolet Coefficients

In this paper, we introduce a Reduced Reference Image Quality Assessment (RRIQA) measure based on the natural image statistic approach. A new adaptive transform called "Tetrolet" is applied to both reference and distorted images. To model the marginal distribution of tetrolet coefficients Bessel K Forms (BKF) density is proposed. Estimating the parameters of this distribution allows to summarize the reference image with a small amount of side information. Five distortion measures based on the BKF parameters of the original and processed image are used to predict quality scores. A comparison between these measures is presented showing a good consistency with human judgment

Débruitage de séquences vidéo en présence de perturbations fortement impulsives

In this document, we are interested to the video denoising in the presence of heavily impulsiveperturbations. These additive perturbations which can occur during acquisition, transmission orcompression of video ows cannot be modeled in an adequate way by a Gaussian distribution.To address this problem two types of solutions are generally adopted : parametric methods andnon-parametric methods.In a first part, we propose to use the higher order statistics (HOS). The HOS-based algorithmsare compared with the techniques based on the second order statistics (SOS). The experimentalevaluation of the performances emphasizes the interest of such approach.In a second part, we propose to model the perturbation process by the α-stable distribution.The treatments resulting from this modeling show the eectiveness of the approach suggestedin term of SNR and computational time gain.Dans ce document, nous nous intéressons au débruitage de séquences vidéo en présence de perturbationsfortement impulsives. Ces perturbations additives qui peuvent être rencontrées lorsde l'acquisition, de la transmission ou compression des ux vidéo ne peuvent être modélisées defaçon adéquate par une distribution gaussienne.Pour aborder ce problème deux types de solutions sont généralement adoptées : les méthodesparamétriques et les méthodes non paramétriques.Dans une première partie, nous proposons d'utiliser des statistiques d'ordre supérieur. Les algorithmesproposés sont comparés au techniques basées sur les statistiques du second ordre.L'évaluation expérimentale des performances met en valeur l'intérêt d'une telle approche.Dans une seconde partie, nous proposons de modéliser le processus perturbateur par une loiα-stable. Les traitements issus de cette modélisation montrent l'ecacité de l'approche proposéeen terme de gain en SNR et de temps de calcul