Segmentation bayésienne d’images constantes par morceaux: cas de distorsion non-linéaire, données manquantes et bruit de Poisson

Translated title of the contribution: Bayesian segmentation of piece-wise constant images corrupted by nonlinear distortion, missing data and Poisson noise

Jean-Francois Giovannelli, Yoann Altmann

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Abstract

Cet article explore le problème de segmentation d’images constantes par morceaux, contaminées par un bruit de Poisson. Le travail inclut deux types de dégradations supplémentaires: pixels manquant et gain non-linéaire. Notre solution suit une approche bayésienne, ce qui permet d’assurer estimation et segmentation optimales. Un échantillonneur de Gibbs, incluant des mouvements de Metropolis-Hastings explore la loi a posteriori. Les échantillons sont alors utilisés pour approcher les quantités d’intérêt, en particulier amplitudes des classes et étiquettes de segmentation. Malgré la présence des dégradations, les résultats sont encourageants et généralement proches de ceux obtenus sans dégradation.

The paper investigates the problem of segmentation of piecewise constant image corrupted by Poisson noise. A double degradation is accounted for: missing data and non-linear gain. The proposed solution follows a Bayesian strategy and a numerical approach is used to explore the intricate posterior distribution: a Gibbs sampler including a Metropolis-Hastings step. The samples generated are subsequently used to compute the amplitudes and the segmented image. The first numerical evaluation provides encouraging results despite the double degradation.
Translated title of the contributionBayesian segmentation of piece-wise constant images corrupted by nonlinear distortion, missing data and Poisson noise
Original languageFrench
Title of host publicationXXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images (GRETSI 2019)
Publication statusAccepted/In press - 27 May 2019

Fingerprint Dive into the research topics of 'Bayesian segmentation of piece-wise constant images corrupted by nonlinear distortion, missing data and Poisson noise'. Together they form a unique fingerprint.

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