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Bruit et information dans les images

Bruit et information dans les images

En pratique :

Volume horaire de cours : 12
Langue principale : français

Description du contenu de l'enseignement

P artie 1 : Bruits et fluctuations dans les images

  • Outils statistiques : variables aléatoires discrètes et continues
  • Sources de bruit : capteur (bruit thermique, bruit de quantification), bruit de photon (statistiques de comptage, loi de Poisson)
  • Notions d'optique statistique et bruit de speckle dans les images. Modèles statistiques de speckle.

Partie 2 : Information dans les images

  • Information/entropie de Shannon et applications aux signaux optiques bidimensionnels (compression de données, polarisation,...).
  • Estimation de paramètres dans les images : estimateurs, bornes optimales d'estimation (cramer-Rao), estimateur du maximum de vraisemblance.
  • Détection dans les images : théorie de Neyman-Pearson, test de rapport de vraisemblance simple/généralisé. Bornes statistiques de performance (Chernoff, Bhattacharyya)
  • Introduction aux problèmes inverses : exemple de la déconvolution/débruitage d'images

Compétences à acquérir

Objectifs du module :

  • Connaître les notions statistiques élémentaires pour décrire et caractériser les sources physiques de bruit dans les signaux optiques bidimensionnels.
  • Caractériser & extraire l'information disponible dans les images pour des tâches d'estimation de paramètres ou de détection. Maîtriser les principaux critères de qualité pour évaluer la performance et l'optimalité des traitements.

Modalités pédagogiques

  • en présence