6 research outputs found

    Identification aveugle d'images dégradées par un bruit additif ou multiplicatif

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    Dans cet article, nous nous intéressons au problème d'identification de la nature du bruit à partir de l'image observée en vue d'appliquer l'algorithme de traitement ou d'analyse le mieux approprié. Nous nous limitons ici à l'identification des bruits additifs et multiplicatifs

    Réduction spatio-temporelle du bruit multiplicatif

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    Dans la plupart des recherches en réduction de bruit dans des images vidéos, le bruit considéré était généralement le bruit gaussien blanc additif. Cependant, en pratique, il y a beaucoup de processus physiques affectés par le bruit multiplicatif. Par conséquent, les algorithmes basés sur le modèle du bruit gaussien blanc additif ne sont pas efficaces pour des images dégradées par des sources de bruit multiplicatif ou hybride. Le système spatio-temporel proposé dans ce travail vise à réduire le bruit multiplicatif. Il est constitué de deux composantes. La première composante est un réducteur spatial qui s'adapte efficacement aux caractéristiques de l'image et du bruit. De plus, avec l'utilisation d'une fenêtre adaptative selon les caractéristiques locales de l'image, ce réducteur nous offre une excellente performance en filtrant les bruits sur les contours. Cependant, lorsque le bruit est fort, si on applique seulement le réducteur spatial, on risque de perdre les détails fins de l'image.--Résumé abrégé par UMI

    Réducteurs de bruit adaptatifs spatiaux et post-traitement pour codec MPEG-2

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    Jusqu'à présent, plusieurs techniques adaptatives spatiales pour la réduction de bruit additif ont été développées. Mais chaque algorithme peut seulement être efficace pour une classe d'images et il dépend beaucoup du niveau de bruit incorporé. Dans ce travail, nous proposons de nouvelles approches qui permettent d'obtenir une meilleure performance pour toutes les images et pour tous les niveaux de bruit. Les images traitées par nos algorithmes ont une meilleure qualité non seulement en mesure objective mais aussi subjective. Les algorithmes proposés sont fondés sur les statistiques locales des images, de l'énergie de bruit et de la segmentation. Grâce à la segmentation qui distingue les zones plates et les zones de détails dans l'image à traiter, l'utilisation du filtre adaptatif spatial devient plus précise et plus efficace, et introduit un meilleur résultat comparativement aux filtres existants. Puisque nos réducteurs de bruit sont capables d'enlever même le bruit dans les zones autour des contours, nous les utilisons pour développer un système de posttraitement pour améliorer la qualité visuelle des images vidéo compressées par le standard MPEG-2. Dans de telles régions, le bruit de moustique nuit beaucoup à la qualité visuelle. Plus spécifiquement, dans les images de MPEG-2, il y a trois types de bruits principaux: bruit de moustique, bruit de quantification et l'effet de bloc. Notre système commence par un filtre en losange, qui permet d'enlever une certaine quantité de bruit de quantification et d'effet de bloc. Ensuite, pour réduire le bruit de moustique, ce qui est très important, nous utilisons nos réducteurs de bruit. Enfin, un traitement de quatre sous-bandes est développé pour réduire l'effet de bloc

    Analyse des images échographiques du tendon équin

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    Les articulations du cheval de sport de haut niveau sont très sollicitées, ce qui peut entraîner de multiples tendinopathies telles que la déchirure ou la rupture du Tendon Fléchisseur Superficiel du Doigt (SDFT). L’imagerie par échographie, peu coûteuse, non invasive et propice à l’exploration de la structure interne du SDFT est régulièrement utilisée pour évaluer l’intégrité du tendon. Cependant, le pronostic fonctionnel sur l’état des tendons à partir des examens cliniques est souvent difficile à poser. Cette difficulté résulte du manque d’information a priori des structures visibles sur les images échographiques cliniques qui peut entraîner une interprétation subjective ou erronée sur l’état du tendon. Une autre difficulté est le manque d’outils en imagerie pour supporter les vétérinaires dans leur prise de décision. Dans cette recherche, nous nous intéressons à développer une méthode d’analyse pour évaluer objectivement la structure interne des SDFTs à partir des examens cliniques. Deux axes de recherche sont privilégiés : − La simulation, dans des conditions réalistes, de la propagation des ondes ultrasonores à travers la structure tendineuse, dans le but de reproduire l’aspect général clinique des images échographiques. Les résultats de la simulation nous aideront à déduire l’information sur le contenu structural observé sur les images cliniques des tendons sains et lésés. Cette information servira ensuite à : − L’élaboration de méthodes de segmentation de la structure interne et de la quantification de la densité des faisceaux fibreux des tendons SDFTs à partir des examens cliniques. La simulation nous a permis de noter d’une manière objective que les structures hyperéchogènes observées sur les échographies des tendons normaux sont les résultats de la rétrodiffusion des ondes ultrasonores sur les interstices qui entourent les faisceaux fibreux. Les interstices qui génèrent les structures hyperéchogènes à une fréquence de 7,5 MHz sont ceux qui ont des épaisseurs supérieures à la longueur d’onde acoustique λ (~256 μm) selon l’axe de propagation des ondes ultrasonores. Les méthodes de segmentation utilisées se résument en deux approches principales : une première méthode est dédiée exclusivement à la segmentation des échographies du SDFT et combine une méthode de décompression logarithmique et des opérations morphologiques. Une deuxième approche, plus générale, est dédiée à la segmentation des échographies et des macrophotographies du SDFT. Elle se base essentiellement sur un nouvel algorithme d’amincissement morphologique. La quantification de la structure interne des tendons SDFT a permis de discerner objectivement les tendons normaux des lésés. L’analyse statistique sur la densité des faisceaux fibreux, évaluée à partir des examens cliniques sur des sites préférentiels des SDFTs normaux a montré une faible densité sur le site distal. Cette analyse a été corroborée par l’application de la même approche de segmentation et de quantification sur une base de données d’images macrophotographiques des SDFTs. Cela peut traduire une faiblesse en traction mécanique du site distal et expliquer la fréquence élevée des blessures sur ce site. Ces résultats pourront éventuellement être adaptés à l’étude des tendons et des ligaments chez l’humain

    La télédétection et les indices de végétation pour la détection de la végétation éparse et moyennement dense cas de l'environnement urbain

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    The specific objectives of this thesis are twofold. First, our goal is to develop a vegetation index which characterizes sparse and moderately dense vegetation covers, independently from exterior physical disturbances namely: the effect of soil optical properties, i.e. color and brightness, related to the heterogeneity and specificities of this environment, the disturbances introduced by the atmosphere which are variable through time and space and, the effect of spatial and spectral resolutions specific to each sensor. These factors control the interaction processes between the electromagnetic radiation, the atmosphere, the vegetation cover and the underlying soil and, consequently introduce quite severe limitations for the detection of vegetation covers using vegetation indices. Secondly, we evaluate the contribution of the vegetation index to classification precision for thematic mapping applications. For this purpose, we carried out our analyses based on ground-based spectroradiometric data, narrow spatial (7 m) and spectral (30 nm) airborne dam (MEIS-II) and other wide spatial and spectral resolution satellite (TM) data. The study of the sensitivity of vegetation indices to atmospheric disturbances was carried out using the H5S radiative transfer model. As to the analysis of the contribution of the vegetation index to classification precision, we used the maximum likelihood algorithm, and verified the precision by means of the Kappa coefficient. In order to study the spectral properties of bare soils on vegetation covers, we propose a radiative transfer model which permits to decompose the resulting reflectance measured at ground level over a"soil-vegetation cover" mixture into two principal components: the first is intrinsect to the vegetation cover and the second, characteristic of the underlying bare soil, is transmitted through the vegetation cover. The results of the ground simulations for different rates of vegetation cover and different soil colors and brightnesses demonstrate the performance of the proposed model for enhancing the effect of soil optical properties on individual spectral reflectances and consequently, on vegetation indices. The analysis of the results based on the ground measurements, the airborne or satellite data and the simulations of the H5S atmospheric model show that the vegetation indices converge towards the same conclusions and demonstrate that none of the indices remains stable and independent in relation to overall exterior effects. However, the TSAVI and ARVI indices are distinct from the others by their complementary characteristics. Based on the individual performances of these two indices, we propose a new vegetation index: the TSARVI (Transformed Soil Atmospherically Resistant Vegetation Index). This new index has the advantage of adequately describing sparse ar moderately sparse vegetation independently from soil effects, the atmosphere and sensor characteristics."-- Résumé abrégé par UMI

    Statistique impliquée

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