Estimation d'Image Anisotrope Non Stationnaire et Ses Applications : Partie I -- Restauration d'Images Bruyantes

Une nouvelle forme d'estimateur d'image, qui prend en compte les caractéristiques linéaires, est dérivée en utilisant une formulation équivalente au signal. L'estimateur est montré être une combinaison linéaire non stationnaire de trois estimateurs stationnaires. La relation de l'estimateur à la physiologie visuelle humaine est discutée. Une méthode d'estimation de l'information de contrôle non stationnaire est décrite et montrée comme étant efficace lorsqu'elle est réalisée à partir de données bruitées. Une approche sous-optimale, qui est moins exigeante en termes de calcul, est présentée et utilisée dans la restauration d'une variété d'images corrompues par un bruit blanc additif. Les résultats montrent que la méthode peut améliorer la qualité des images bruitées même lorsque le rapport signal-bruit est très faible.