Skip to Main content Skip to Navigation
Conference papers

Estimation bayésienne locale du paramètre de multifractalité à l'aide d'un algorithme de Monte Carlo Hamiltonien

Abstract : La caractérisation de la texture d’une image peut être conduite via l’étude des fluctuations de la régularité locale de son amplitude dans le cadre théorique de l’analyse multifractale. Les images étant souvent composées de différentes textures, cette analyse doit être locale. Cet article s’attaque à ce problème en formulant un modèle bayésien par patch reposant sur un modèle semi-paramétrique récemment proposé pour la statistique du logarithme des coefficients dominants. Les estimateurs bayésiens sont obtenus via une procédure d’échantillonnage utilisant un algorithme de Monte-Carlo Hamiltonien. Les performances de ces estimateurs sont illustrées à l’aide de processus synthétiques.
Complete list of metadatas

Cited literature [12 references]  Display  Hide  Download

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01342995
Contributor : Open Archive Toulouse Archive Ouverte (oatao) <>
Submitted on : Thursday, July 7, 2016 - 11:58:38 AM
Last modification on : Monday, September 21, 2020 - 11:52:02 AM
Long-term archiving on: : Saturday, October 8, 2016 - 12:14:45 PM

File

combrexelle_15397.pdf
Files produced by the author(s)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01342995, version 1
  • OATAO : 15397

Citation

Sebastien Combrexelle, Herwig Wendt, Jean-Yves Tourneret, Nicolas Dobigeon, Stephen Mc Laughlin, et al.. Estimation bayésienne locale du paramètre de multifractalité à l'aide d'un algorithme de Monte Carlo Hamiltonien. 25eme Colloque Groupe de Recherche et d'Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2015), Sep 2015, Lyon, France. pp. 1-5. ⟨hal-01342995⟩

Share

Metrics

Record views

93

Files downloads

76