Blind and robust images watermarking based on wavelet and edge insertion

This paper gives a new scheme of watermarking technique related to insert the mark by adding edge in HH sub-band of the host image after wavelet decomposition. Contrary to most of the watermarking algorithms in wavelet domain, our method is blind and results show that it is robust against the JPEG and GIF compression, histogram and spectrum spreading, noise adding and small rotation. Its robustness against compression is better than others watermarking algorithms reported in the literature. The algorithm is flexible because its capacity or robustness can be improved by modifying some parameters.Comment: 8 page

Estimation par Maximum de Vraisemblance du sous espace clutter dans un bruit hétérogène rang faible avec application au STAP

National audienceDans le contexte d'une cible noyée dans un clutter hétérogène de rang faible plus un bruit blanc gaussien, les méthodes de filtrage rang faible requièrent moins de données secondaires que les méthodes classiques pour atteindre des performances équivalentes. Le filtre de rang faible est notamment composé du projecteur sur le sous espace clutter. Celui ci étant en pratique inconnu, il est nécessaire de l'estimer. Nous proposons dans ce papier un estimateur par maximum de vraisemblance du projecteur sur le sous espace clutter pour un bruit composé d'un cluter SIRV (Spherically Invariant Random Vectors) de rang faible et d'un bruit blanc gaussien. Les performances de ce nouvel estimateur sont testées sur des simulations de validation ainsi qu'une application de Space Time Adaptive Processing (STAP) [1]

Graphe de connectivité cérébrale et longue dépendance

National audienceIn this communication, a decomposable graph based partial correlation matrix estimator is proposed for the analysis of time series exhibiting long memory properties. The estimator is derived from the set of wavelet coefficients computed at a given scale; the obtained coefficient are asymptotically uncorrelated, thus avoiding to introduce bias in the estimation. Decomposability of the graph leads to derive an explicit formulation of the maximum likelihood estimation of the partial correlation matrix; however, some spurious links must be introduced in order to insure graph decomposability. Surrogate data that mimik fMRI records are used to illustrate the pertinence and accuracy of the proposed approach. The simulations show that even for small size samples, the proposed methods outperforms the classical approaches. Furthermore, the added links do not affect the quality of the estimation. An appealing feature of decomposabilty resides in the possibility to account for conditional dependences through a clique based approach

Approche bayésienne pour l'estimation d'indices de Sobol

International audienceLe problème considéré est l'estimation des indices de Sobol du premier ordre d'une fonction réelle $f$ coûteuse à évaluer, à partir d'un nombre réduit d'évaluations. Nous nous intéressons à la loi a posteriori de ces indices, lorsque $f$ est modélisée par un processus gaussien. Nous montrons qu'il peut être risqué de procéder à une estimation de ces distributions par une approche de type plug-in pour les hyperparamètres du processus gaussien --- l'incertitude sur ces hyperparamètres pouvant constituer une part importante de l'incertitude sur les indices de Sobol --- et qu'il est préférable d'employer une approche complétement bayésienne. Nos propos sont illustrés sur un exemple académique, puis sur un cas-test issu de l'électronique de puissance

Quantification et réduction de l'incertitude concernant les propriétés de monotonie d'un code de calcul coûteux à évaluer

National audienceNous nous intéressons à l'estimation de propriétés de monotonie d'un modèle numérique dont la sortie est supposée scalaire --- par exemple, un modèle de type éléments finis associé à un post-traitement. Plusieurs indicateurs quantitatifs de monotonie sont considérés (extrema et taux de positivité des dérivées partielles). L'évaluation de la sortie du modèle numérique étant usuellement coûteuse, par exemple en temps de calcul, l'estimation de ces indicateurs doit pouvoir être conduite avec un budget réduit d'évaluations. Nous adoptons dans cet article une démarche bayésienne, dans laquelle le modèle numérique est lui-même modélisé par un processus gaussien, et nous estimons au moyen de simulations conditionnelles les lois a posteriori des indicateurs proposés. Cette démarche permet d'envisager une planification séquentielle d'expériences supplémentaires, visant à réduire l'incertitude sur certains des indicateurs de monotonie. Nous appliquons cette approche à un modèle numérique d'un composant passif dans une centrale électrique

Bancs de filtres et méthodes proximales pour la restauration d'images

National audienceLes algorithmes proximaux parallèles et les méthodes de directions alternées des multiplicateurs sont devenus populaires pour la résolution de problèmes inverses. En particulier, de nombreux travaux se sont intéressés à la résolution de problèmes de restauration dans un cadre variationnel convexe utilisant des trames. Jusqu'à présent, la plupart de ces méthodes nécessitaient une hypothèse de trames ajustées. Dans ce travail, nous relâchons cette contrainte en considérant des bancs de filtres à reconstruction parfaite non-nécessairement décimés de manière critique. Nous illustrons l'intérêt de telles trames sur un exemple de déconvolution en présence de bruit de Poisson