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Description gibbsienne d'une image numérisée

Une image, projection bi-dimensionnelle d'une réalité tri-dimensionnelle, peut être appréhendée de plusieurs manières. La manière la plus utile pour l'informatique ou les télécommunications est le codage numérique. Une image numérisée est codée sur les éléments d'images (pixels) d'un écran virtuel. En d'autres termes, une image n'est que la donnée du niveau de gris ou de la couleur sur chaque élément d'image. L'écran virtuel est une matrice qui représente les points distingables à la résolution où l'on travaille. Ainsi, l'image sur un moniteur de micro-ordinateur a une résolution de l'ordre de pixels, un moniteur graphique pour la CAO peut avoir une résolution de pixels, les images d'observation de satellites civils sont habituellement codées sur pixels. Ainsi, dans la description gibbsienne, les sites vont être associés aux pixels et une configuration sera une image numérisée [#!GemGem!#,#!___!#]

Pour l'analyse dans une échelle de résolution donnée, les pixels sont un ensemble fini. L'ensemble d'états à un site sera l'état de la luminance (niveau de gris) du pixel correspondant. On peut par exemple choisir pour un codage sur un écran du type VGA de micro-ordinateur. Une image sera alors une configuration .

La structure du graphe sous-jacent est définie par les arêtes et la fonction d'incidence est, comme d'habitude, donnée par


Il faut cependant signaler à ce niveau que des incidences beaucoup plus compliquées sont parfois utilisées, surtout quand le codage d'une image en multi-résolution est souhaité. Dans ce dernier cas, le graphe naturel pour le codage n'est pas le réseau carré maillé mais un graphe pyramidal [GIDAS] à plusieurs niveaux où chaque niveau représente une résolution donnée.

La forme exacte des potentiels d'interaction dépend de la classe d'images que l'on doit coder ; si la forme fonctionnelle de ceux-là est spécifique au problème, on peut par contre dégager une régularité concernant la portée de l'interaction. Pour presque toutes les images il suffit, en effet, de considérer des potentiels qui s'annulent, , dès que . Ainsi, les seuls groupements de pixels qui interviennent dans la définition du potentiel sont donnés en figure ci-dessous.

Figure: Les ensembles qui apparaîssent avec . a) Pour les interactions sont à un corps (locales) tandis que pour b) on a des interactions à deux corps et c) pour interviennent des interactions à trois et quatre corps.

Les parties de


sont appelées cliques. La figure représente toutes les cliques possibles, à des translations près, avec  : (a) Clique avec , (b) Cliques avec et (c) Cliques avec .

Les potentiels d'interaction permettent de définir un hamiltonien. Un des problèmes traditionnellement formulé dans le formalisme gibbsien est celui de la restauration d'images numérisées bruitées. On entend par là que l'image stockée est une image déformée de l'image initiale par l'adjonction de bruit. Supposons en effet que l'on observe par satellite une portion du globe terrestre et désignons par l'image idéale qui représente la réalité. Comme l'observation se fait à distance, l'interposition de l'atmosphère avec ses turbulences perturbe l'image et ce que l'on observe finalement est une caricature bruitée de la réalité. Le but de la restauration est de considérer comme image « réelle » l'image qui maximise la probabilité conditionnelle


Le formalisme gibbsien permet justement de modéliser cette probabilité conditionnelle sous la forme


En faisant l'hypothèse de bruit gaussien, la forme choisie pour est


On remarque que si , l'image qui maximise la probabilité conditionnelle est exactement l'image observée. La présence des potentiels d'interaction () a comme effet de lisser les irrégularités de l'image dues au bruit.


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Dimitri Petritis 2003-07-03