Restauration d'image par filtrage collaboratif dans le domaine de la transformation sparse 3D

Nous proposons une technique de restauration d'image exploitant l'inversion régularisée et le récent filtre de débruitage par bloc-appairage et filtrage 3D (BM3D). Le BM3D utilise une modélisation non locale des images en collectant des patchs d'images similaires dans des tableaux 3D. Le filtrage collaboratif appliqué sur un tel tableau 3D se réalise par réduction dans le domaine de la transformation. Dans ce travail, nous proposons une extension du filtre BM3D pour les bruits colorés, que nous utilisons dans un algorithme de déflouissement en deux étapes pour améliorer la régularisation après inversion dans le domaine de Fourier discret. La première étape de l'algorithme consiste en une inversion régularisée utilisant BM3D avec un seuillage dur collaboratif, et la seconde étape est une inversion Wiener régularisée utilisant BM3D avec filtrage Wiener collaboratif. Les résultats expérimentaux montrent que la technique proposée est compétitive et, dans la plupart des cas, surpasse les meilleures méthodes actuelles de restauration d'image en termes d'amélioration du rapport signal sur bruit.