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RESEARCH PRODUCT

Approches région et bayésienne pour la restauration ďimages dégradées par la turbulence atmosphérique

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La turbulence atmospherique perturbe ľobservation a haute resolution. C’est un phenomene etudie depuis longtemps, en astronomie notamment. Le present article porte sur le cas de ľobservation ďun objet situe environ vingt kilometres, la propagation etant horizontale et pres du sol, en infrarouge. Les images a longue pose sont restaurees avec des algorithmes classiques de deconvolution. Les resultats ne sont satisfaisants que pour une faible perturbation. Il est plus avantageux ďexploiter des images courte pose, car elles contiennent plus de hautes frequences spatiales; mais ľobjet observe y fluctue aleatoirement. On travaille donc ici partir ďune sequence de plusieurs dizaines ďimages. Deux approches sont proposees. L'une consiste a analyser statistiquement les regions de chaque image pour en extraire les plus representatives et reconstituer ainsi ľobjet reel. Les resultats sont alors tres interessants. La seconde est une approche frontiere. Une analyse du probleme, basee sur la methode du maximum de vraisemblance appliquee aux descripteurs de Fourier de la forme, permet ďetablir que le contour le plus probable est obtenu par la moyenne de la position de chaque point de contour au long de la sequence. Nous determinons ce contour en appliquant un contour actif statistique de type region, appele « snake », optimal au sens de la theorie statistique, que nous faisons evoluer avec ľobjet au cours de la sequence.