Le problème étudié dans cette thèse est celui du débruitage d'images numériques corrompues par un bruit blanc gaussien. Les méthodes utilisées pour récupérer une meilleure image reposent sur les patchs et sont des variantes des Non-Local Means. Les contributions de la thèse sont à la fois pratiques et théoriques. Tout d'abord, on étudie précisément l'influence des divers paramètres de la méthode. On met ensuite en lumière une limite observée sur le traitement des bords par les méthodes à patchs habituelles. On donne alors une meilleure façon de combiner l'information fournie à partir des patchs pour estimer pixel par pixel. D'un point de vue théorique, on présente un cadre non asymptotique pour contrôler notre estimateur. On donne alors des résultats de type inégalités oracles pour des estimateurs vérifiant des propriétés plus restrictives. Les techniques utilisées reposent sur l'agrégation d'estimateurs, et plus particulièrement sur l'agrégation à poids exponentiels. La méthode requiert typiquement une mesure du risque, obtenue à travers un estimateur sans biais de celui-ci, par exemple par la méthode
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
Une plume vive, des héros imparfaits et une jolie critique de notre société
Faites votre choix parmi les 20 romans en lice !
Tentez vite votre chance pour gagner l'une des 15 bandes dessinées sélectionnées par le jury
Une interview des auteurs, un défi écriture et des livres à gagner !
