Restauration d'image de contours incomplets par modelisation par champs de Markov

Sabine Urago 1 Marc Berthod 1 Josiane Zerubia 1
1 PASTIS - Scene Analysis and Symbolic Image Processing
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Résumé : Dans ce rapport, nous presentons un algorithme permettant de restaurer des images de contours incomplets. Nous utilisons une modelisation markovienne et des distributions de Gibbs. Pour ce faire, certains criteres a optimiser sont determines afin de completer les parties manquantes. La mise en oeuvre de methodes deterministes("Iterated Conditional Mode") ou stochastiques (echantillonneur de Gibbs) de relaxation permet d'aboutir a une configuration stable dans laquelle les contours sont completes. Notre travail consiste a modifier un algorithme propose par J.L. Marroquin en 1989 et a l'etendre dans le but de traiter des images bruitees et de scenes reelles. Pour illustrer cette methode, nous presentons des resultats sur plusieurs types d'images: des images synthetiques bruitees et des images reelles(images d'interieur, images satellite: SPOT).
Type de document :
Rapport
[Rapport de recherche] RR-1688, INRIA. 1992
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/inria-00076923
Contributeur : Rapport de Recherche Inria <>
Soumis le : lundi 29 mai 2006 - 11:37:08
Dernière modification le : mercredi 25 juillet 2018 - 01:23:25
Document(s) archivé(s) le : vendredi 13 mai 2011 - 22:03:52

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Identifiants

  • HAL Id : inria-00076923, version 1

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Citation

Sabine Urago, Marc Berthod, Josiane Zerubia. Restauration d'image de contours incomplets par modelisation par champs de Markov. [Rapport de recherche] RR-1688, INRIA. 1992. 〈inria-00076923〉

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