Approche 4DGVF pour la restauration d'images multi-composantes

Vincent Jaouen 1 Paolo Gonzales 1 Sophie Serrière 1 Denis Guilloteau 1 Irène Buvat 2 Clovis Tauber 1
1 Imagerie et cerveau
2 SHFJ - Service Hospitalier Frédéric Joliot
Résumé : Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour la restauration d'images multi-composantes afin de diminuer le bruit tout en rehaussant simultanément les contours. Notre approche repose sur un filtrage couplant diffusion anisotrope et filtre de choc qui exploite un nouveau champ de decteurs 4DGVF robuste adapté aux images multi-composantes. Le schéma proposé permet de rehausser les contours dans des directions calculées à partir de l'intégralité de l'information spatio-spectrale disponible et d'obtenir un rehaussement plus précis et plus stable au cours du traitement itératif. Nous validons notre méthode sur des images couleurs ainsi que des simulations réalistes d'images TEP dynamiques du cerveau.
Mots-clés : Imagerie TEP dynamique Équations aux dérivées partielles Restauration d'images Images multi-composantes Gradient vector flow Imagerie TEP dynamique.
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Contributor : Sébastien Adam <>
Submitted on : Friday, May 9, 2014 - 5:23:15 PM
Last modification on : Tuesday, January 7, 2020 - 4:26:55 PM
Long-term archiving on: Monday, August 11, 2014 - 3:20:46 PM

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Vincent Jaouen, Paolo Gonzales, Sophie Serrière, Denis Guilloteau, Irène Buvat, et al.. Approche 4DGVF pour la restauration d'images multi-composantes. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. ⟨hal-00989144⟩

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