Combinaison de débruiteurs pour le débruitage d’images
Encadrants : F. Tupin, E. Dalsasso
Disponible : OUI
Spécialité : image
Nombre d'étudiants : 1
Description : Description : Le débruitage d'image est particulièrement important lorsque les images sont sujettes à de fortes fluctuations comme en imagerie cohérente (sonar, radar, etc.). De nombreux débruiteurs existent mais donnent des résultats imparfaits (destruction de structures, création d'artefacts).
Travail demandé : La corrélation spatiale des pixels de l'image peut perturber l'application d'un débruiteur qui va alors créer des artefacts. D'un autre côté, on peut sous-echantillonner l'image pour décorréler les pixels mais cela va alors dégrader la résolution. L'objectif de ce projet est de proposer une stratégie pour combiner ces deux débruiteurs : l'un appliqué à la meilleure résolution, l'autre appliqué sur une image sous-échantillonnée. Le débruiteur [1] ou [2] sera fourni en début de projet.
Liens complémentaires : Ch.-A. Deledalle, L. Denis, S. Tabti and F. Tupin, MuLoG, or How to apply Gaussian denoisers to multi-channel SAR speckle reduction?, IEEE Transactions on Image Processing, 2017, vol. 26, n° 9, pp. 4389-4403.https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01388858v2
SAR Image Despeckling by Deep Neural Networks: Should the network be
trained on SAR images?, E. Dalsasso et al.
