Seismic Fault Preserving Diffusion

This paper focuses on the denoising and enhancing of 3-D reflection seismic data. We propose a pre-processing step based on a non linear diffusion filtering leading to a better detection of seismic faults. The non linear diffusion approaches are based on the definition of a partial differential equation that allows us to simplify the images without blurring relevant details or discontinuities. Computing the structure tensor which provides information on the local orientation of the geological layers, we propose to drive the diffusion along these layers using a new approach called SFPD (Seismic Fault Preserving Diffusion). In SFPD, the eigenvalues of the tensor are fixed according to a confidence measure that takes into account the regularity of the local seismic structure. Results on both synthesized and real 3-D blocks show the efficiency of the proposed approach.Comment: 10 page

PDE Based Approach for Segmentation of Oriented Patterns

International audienc

Restauration d'images par diffusion sélective

La restauration anisotrope d'images par utilisation d'Équations aux Dérivées Partielles (EDP) a suscité et suscite toujours un intérêt important de par la possibilité qu'elle offre de lisser une image tout en préservant ses discontinuités. Les applications pratiques de ces méthodes de restauration sont nombreuses et touchent divers domaines (photographie, médical, etc.). Dans cet article, nous proposons une approche variationnelle pour la restauration d'images se fondant sur une fonctionnelle énergétique différente de celle rencontrée dans la littérature. L'EDP résultante se caractérise alors par la possible intégration dans le processus de diffusion d'information a priori sur des structures particulières de l'image que l'on désire restaurer. Nous présentons tout d'abord des résultats obtenus sur des images ad hoc, puis nous montrons la possible extension de ce processus de diffusion sélective à une application concrète : la restauration de séquences IRM cardiaques marquées