Débruitage d'images multispectrales par une approche par blocs

Dans ce mémoire de DEA nous avons étudié le débruitage des images multispectrales avec application aux images satellites, le modèle de bruit est celui du bruit blanc additif gaussien. En premier lieu, nous avons introduit la transformée en ondelette dans le cas 2D. En second lieu, les méthodes de seuillage classiques sont présentés. En fin, une nouvelle méthode basée sur le seuillage par bloc est introduite pour les images optiques multispectrales, les blocs sont de forme surfacique et volumique, les criteres de perfermance numériques et visuels dependent du seuil qui varie selon la forme et les dimensions du bloc, nous introduisons ainsi le seuillage scalaire classique et le seuillage vectoriel qui exploite l'information multi-échelle et l'information multispectrale. les dimensions du bloc optimal sont une transformation logarithmique des dimensions de l'image initiale, le seuil dépend essentiellement de la matrice de covariance des coefficients détails rélative au bloc.