This paper outlines a modeling technique for digital images which relies on Markov random fields proposed by Pickard for the
purpose of representing fuzzy contextual concepts such as "the uniformity of a region" or "the continuity of a contour" . We
develop a maximum likelihood estimation technique which is a straightforward generalization of an approach which is used quite
extensively in speech recognition circles . Next, we outline two nonsupervised parameter estimation techniques which enable us to
infer the model parameters front actual imagery data. We offer a number of practical examples providing evidence that our
approach is well suited to handle problems of image restauration and/or segmentation .Dans cet article, nous développons un modèle d'image qui fait appel aux champs aléatoires markoviens de Pickard dans le
but de modéliser des notions contextuelles aussi vagues et imprécises que « l'uniformité d'une région » ou « la continuité du
bord d'un objet ». Nous décrivons une méthode d'estimation par maximum de vraisemblance a posteriori obtenue par une
généralisation simple d'une méthode largement utilisée dans le contexte unidimensionel de la reconnaissance de la parole .
Nous développons deux méthodes d'estimation non supervisée des paramètres du modèle et nous montrons au moyen de
plusieurs exemples que notre technique permet de traiter avec succès des problèmes de restauration et de segmentation
d'images digitales à niveaux de gris .Dans cet article, nous développons un modèle d'image qui fait appel aux champs aléatoires markoviens de Pickard dans le
but de modéliser des notions contextuelles aussi vagues et imprécises que « l'uniformité d'une région » ou « la continuité du
bord d'un objet ». Nous décrivons une méthode d'estimation par maximum de vraisemblance a posteriori obtenue par une
généralisation simple d'une méthode largement utilisée dans le contexte unidimensionel de la reconnaissance de la parole .
Nous développons deux méthodes d'estimation non supervisée des paramètres du modèle et nous montrons au moyen de
plusieurs exemples que notre technique permet de traiter avec succès des problèmes de restauration et de segmentation
d'images digitales à niveaux de gris
