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

Maxime Vono (1) , Nicolas Dobigeon (1, 2) , Pierre Chainais (3)

1 IRIT-SC - Signal et Communications
2 Toulouse INP - Institut National Polytechnique (Toulouse)
3 CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189

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.

Mots clés: Restauration d’images

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais. Un modèles augmenté asymptotiquement exact pour la restauration bayésienne d'images dégradées par un bruit de Poisson. 27e colloque du Groupe de Recherche et d'Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2019), Aug 2019, Lille, France. pp.1-4. ⟨hal-02419443⟩