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Un modèles augmenté asymptotiquement exact pour la restauration bayésienne d'images dégradées par un bruit de Poisson

Vono, Maxime and Dobigeon, Nicolas and Chainais, Pierre Un modèles augmenté asymptotiquement exact pour la restauration bayésienne d'images dégradées par un bruit de Poisson. (2019) In: 27e colloque du Groupe de Recherche et d'Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2019), 26 August 2019 - 29 August 2019 (Lille, France).

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Abstract

De nombreux travaux ont porté sur la restauration d’images dégradées par un bruit de Poisson. Une grande partie des approches proposées reposent sur des algorithmes d’optimisation ou d’approximation variationnelle. Ces derniers sont rapides et efficaces mais ne permettent pas une estimation précise des intervalles de crédibilité sous la loi a posteriori cible. Cet article présente une méthode de type Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) permettant de restaurer ces images tout en apportant une mesure contrôlée des incertitudes liées à l’estimation. L’approche proposée repose sur un modèle augmenté asymptotiquement exact et fait intervenir des algorithmes MCMC proximaux pour échantillonner efficacement les lois d’intérêt.

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
HAL Id:hal-02419443
Audience (conference):National conference proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UT3 (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Other partners > Ecole Centrale de Lille (FRANCE)
Other partners > Université de Lille (FRANCE)
Laboratory name:
Funders:
ANR : Agence nationale de la recherche (France)
Statistics:download
Deposited On:09 Dec 2019 15:44

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