GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Le problème que nous abordons ici est la déconvolution d'images satellitaires floues et bruitées. Les dégradations sont supposées connues. Nous utilisons un modèle de régularisation introduisant une fonction φ, qui interdit l'amplification du bruit tout en préservant les discontinuités de l'image cherchée. Ce modèle variationnel admet deux hyperparamètres, qui sont estimés de manière automatique. Nous utilisons pour cela l'estimateur du maximum de vraisemblance appliqué à l'image observée. Nous avons développé un algorithme d'estimation MCMC qui fait appel à une méthode d'échantillonnage inspirée des travaux de [6], pour lequel nous utilisons une transformée en cosinus. Nous présentons ici un nouvel algorithme de déconvolution, rapide, dérivé de cette méthode d'échantillonnage, permettant simultanément de restaurer l'image dégradée et d'estimer les hyperparamètres
