TV-NL : Une coopération entre les NL-means et les méthodes variationnelles

Abstract

Cet article traite du problème de débruitage des images via une nouvelle formulation variationnelle exploitant localement le caractère redondant ou bien régulier des images. Nous effectuons une minimisation de la variation totale avec une attache aux données non locale. En tirant parti à la fois des approches non locales et variationnelles, nous montrons que l'on peut pallier deux défauts respectifs de ces deux approches : l'effet de crénelage et de bruit résiduel. Par ailleurs, le modèle proposé s'étend à différentes statistiques de bruit et nous montrons qu'une solution peut être obtenue efficacement dans le cas de lois issues de la famille exponentielle. Les résultats obtenus, en associant l'approche non locale aux méthodes variationnelles, montrent une réduction des effets de crénelage et de bruit résiduel. Nos résultats offrent à la fois un gain un terme de qualité visuelle et de rapport signal à bruit.