Approches région et bayésienne pour la restauration d'images dégradées par la turbulence atmosphérique
Catégorie
Journal Article
Auteurs
Bourennane, E., Bondeau, C., Paindavoine, M.
Année
2001
Titre
Approches région et bayésienne pour la restauration d'images dégradées par la turbulence atmosphérique
Journal / Livre / Conférence
Annals of Telecommunications
Résumé
La turbulence atmosphérique perturbe l'observation haute résolution. C'est un phénomène étudié depuis longtemps, en astronomie notamment. Le présent article porte sur le cas de l'observation d' un objet situé à environ vingt kilomètres, la propagation étant horizontale et près du sol, en infrarouge. Les images à longue pose sont restaurées avec des algorithmes classiques de déconvolution. Les résultats ne sont satisfaisants que pour une faible perturbation. I1 est plus avantageux d'exploiter des images courte pose, car elles contiennent plus de hautes fréquences spatiales ; mais l'objet observé y fluctue aléatoirement. On travaille donc ici à partir d'une séquence de plusieurs dizaines d'images.
Deux approches sont proposées. L'une consiste à analyser statistiquement les régions de chaque image pour en extraire les plus représentatives et reconstituer ainsi l'objet réel. Les résultats sont alors très intéressants. La seconde est une approche frontière. Une analyse du problème, basée sur la méthode du maximum de vraisemblance appliquée aux descripteurs de Fourier de la forme, permet d'établir que le contour le plus probable est obtenu par la moyenne de la position de chaque point de contour au long de la séquence. Nous déterminons ce contour en appliquant un contour actif statistique de type région, appelé "snake", optimal au sens de la théorie statistique, que nous faisons évoluer avec l' objet au cours de la séquence.
Issue
9-10
Volume
56
Pages
538-549