Estimation du niveau de bruit par la détection non paramétrique de zones homogènes

Abstract

De nombreuses applications en traitement d'image nécessitent de connaitre le niveau de bruit, pourtant il existe peu de méthodes qui permettent son estimation automatique sans de fortes hypothèses préalables. L'une des difficultés majeures est que le bruit est souvent dépendant du signal. Nous développons un algorithme en deux étapes qui estime la fonction de niveau de bruit, c'est-à-dire la variance du bruit en fonction de l'intensité de l'image. En supposant seulement que le bruit est décorrélé spatialement, des zones homogènes sont détectées à l'aide du coefficient de corrélation de Kendall. Puis la fonction de niveau de bruit, assimilée à un polynôme du second ordre, est estimée à l'aide d'un algorithme de minimisation L 1 à partir des statistiques issues de ces régions homogènes. Les expériences numériques montrent l'efficacité de l'estimateur, qui offre une erreur relative inférieure à 10%, et qui peut notamment permettre un débruitage adapté.