Lossy Compression of Remote Sensing Images with Controllable Distortions

In this chapter, approaches to provide a desired quality of remote sensing images compressed in a lossy manner are considered. It is shown that, under certain conditions, this can be done automatically and quickly using prediction of coder performance parameters. The main parameters (metrics) are mean square error (MSE) or peak signal-to-noise ratio (PSNR) of introduced losses (distortions) although prediction of other important metrics is also possible. Having such a prediction, it becomes possible to set a quantization step of a coder in a proper manner to provide distortions of a desired level or less without compression/decompression iterations for single-channel image. It is shown that this approach can be also exploited in three-dimensional (3D) compression of multichannel images to produce a larger compression ratio (CR) for the same or less introduced distortions as for component-wise compression of multichannel data. The proposed methods are verified for test and real life images

Restauration des images floues et bruitées multiplicativement

- Dans cet article, nous décrivons une méthode de restauration des images floues et bruitées multiplicativement inspirée du filtre de Kuan. Un modèle variationnel de forme intégrale ou différentielle est obtenu à partir de l'erreur quadratique moyenne globale. La forme intégrale introduit un noyau d'estimation locale équivalent à une réponse impulsionnelle localement adapté à l'image et ouvre des perspectives d'extension à d'autres types de noyau. La forme différentielle conduit à un nouveau modèle où l'apriori d'homogénéité dépend du gradient et de l'image

Restauration myope d'images pour l'inspection des ouvrages d'art par un système de vision embarqué sur drône

- Cet article présente les premiers résultats d'une étude de faisabilité du développement d'un système aérien de vision pour l'inspection des structures de génie civil telles que des ponts, tunnels. L'objectif final est d'effectuer l'inspection à l'aide d'un dispositif de vision embarqué sur un drône évoluant à l'extérieur, ou même à l'intérieur des ouvrages d'art. Les images acquises par un tel système de vision embarqué sont inévitablement dégradées. Les dégradations sont dues au comportement dynamique du drône ou aux conditions opérationnelles pendant l'inspection de la structure. Ils se traduisent essentiellement par un flou de mouvement qui peut être combiné avec un flou de défocalisation sur les images acquises. Dans la pratique, ils sont tous les deux inconnus. Nous simulons expérimentalement les dégradations qui peuvent affecter la qualité des images acquises par un tel système de vision embarqué sur drône. Nous considérons ensuite leur restauration numérique. La restauration est réalisée au moyen d'un système de traitement myope. Elle inclut deux modules de traitement, un pour identifier la PSF et un autre pour la restauration de l'image. L'identification et l'évaluation de la PSF est réalisée en utilisant le critère de la validation croisée généralisée et une contrainte de douceur sur l'image. L'étape de restauration utilise une régularisation de type Tikhonov-Miller. Les premiers résultats prouvent que ce système donne des résultats plutôt bons sur les diverses configurations (statique, dynamique) d'acquisition des images. Il est tout à fait efficace sur les images flouées et bruitées, sans connaissance a priori des caractéristiques de bruit ou de l'image

Restauration avec Filtrage Explicite des Images Numériques

La déconvolution des images floues en présence de bruit est un problème inverse mal-posé car le processus d'inversion est instable. Plusieurs approches de régularisation sont proposées dans la littérature traduisant l'introduction d'informations a priori au modèle d'inversion afin de le rendre stable. Ces approches présentent un certain nombre d'inconvénients: prise en compte partielle du bruit, difficultés de réglage des coefficients de régularisation, temps de calcul, etc. Nous proposons une nouvelle approche décomposant le traitement en deux étapes séquentielles: filtrage préalable adapté à la nature du bruit dont les paramètres statistiques peuvent être estimés puis déconvolution de l'image débruitée. Les résultats numériques de l'approche proposée sont très encourageants et donnent des améliorations significatives

Methods for Blind Estimation of the Variance of Mixed Noise and Their Performance Analysis

International audienc

Efficiency of texture image enhancement by DCT-based filtering

International audienceTextures or high-detailed structures as well as image object shapes contain information that is widely exploited in pattern recognition and image classification. Noise can deteriorate these features and has to be removed. In this paper, we consider the influence of textural properties on efficiency of image enhancement by noise suppression for the posterior treatment. Among possible variants of denoising, filters based on discrete cosine transform known to be effective in removing additive white Gaussian noise are considered. It is shown that noise removal in texture images using the considered techniques can distort fine texture details. To detect such situations and to avoid texture degradation due to filtering, filtering efficiency predictors, including neural network based predictor, applicable to a wide class of images are proposed. These predictors use simple statistical parameters to estimate performance of the considered filters. Image enhancement is analysed in terms of both standard criteria and metrics of image visual quality for various scenarios of texture roughness and noise characteristics. The discrete cosine transform based filters are compared to several counterparts. Problems of noise removal in texture images are demonstrated for all of them. A special case of spatially correlated noise is considered as well. Potential efficiency of filtering is analysed for both studied noise models. It is shown that studied filters are close to the potential limits

Classification of Pre-Filtered Multichannel Remote Sensing Images

Open acces: http://www.intechopen.com/books/remote-sensing-advanced-techniques-and-platforms/classification-of-pre-filtered-multichanel-rs-imagesInternational audienc

Restauration myope d'images sévèrement dégradées

Le but de cet article est de présenter une méthode qui consiste à filtrer l'image préalablement à tout traitement de restauration proprement dit (déconvolution myope) puis d'évaluer l'efficacité de cette méthode comparativement à celle des méthodes classiques de restauration (qui, pour certaines d'entre elles, réalisent souvent implicitement l'élimination du bruit conjointement à la déconvolution). D'un point de vue utilisateur, cette étude permet de préjuger de l'efficacité des deux approches retenues sur les différents cas traités et ainsi, d'appréhender de manière synthétique et objective leurs qualités et défauts respectifs et relatifs. Elle apporte quelques éléments de réponse sur le traitement du flou et du bruit, lorsque les images sont sévèrement dégradées

Identification aveugle de degradations impliquant un bruit multiplicatif

Nous nous intéressons ici au problème de l'identification aveugle de la nature des dégradations affectant une image. Dans un contexte de prétraitement aveugle, alors qu'aucune connaissance a priori sur la nature de la dégradation n'est connue, on est amené à l'identifier à partir de l'image observée, afin d'appliquer l'algorithme de prétraitement le mieux approprié. Dans les cas de combinaison de dégradations impliquant bruits et flou, le choix des traitements et de leur ordre d'application est délicat, et la question de l'identification de l'aspect prépondérant parmi les différents types de dégradations possibles trouve tout son sens. Un bruit multiplicatif, un flou ou une combinaison des deux sont les sources de dégradation considérées dans cet article. La procédure d'identification aveugle présentée implique le calcul de statistiques globales et locales extraites de l'image ou du laplacien de celle-ci, ainsi que la mise en oeuvre d'un algorithme de classification hiérarchique non paramétrique