Généralisation du concept de filtrage adapté application au filtrage d'images ros d'états de surface de la mer

Abstract

Les images ROS sont actuellement très exploitées pour étudier l'état de surface de la mer. Ces images sont très dégradées par deux types de bruit : un bruit de lignage et un bruit granulaire. Le but de l'étude présentée est de diminuer le volume des perturbations afin d'augmenter la lisibilité de ces images. Pour réaliser le traitement, nous considérons la houle comme une texture stochastique à bande relativement étroite dont les propriétés sont spatialement lentement variables. L'expérience montre qu'il est possible d'estimer la matrice de variance-covariance du signal utile ; il est aussi loisible d'estimer la matrice de variance-covariance des termes perturbateurs. L'idée exploitée dans un premier temps est celle du filtre adapté au signal stochastique en présence des perturbations. Les tests numériques montrent que les résultats relatifs à ce filtrage adapté ne sont pas entièrement satisfaisants. L'originalité de l'étude réside dans l'exploitation simultanée de fonctions adaptées à la fois au signal stochastique assimilé à une texture et à l'ensemble des perturbations