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Two Bayesian learning approaches to image processing / Traitement d’images par deux approches d’apprentissage Bayésien

Cette thèse porte sur deux méthodes à patch en traitement d’images dans le cadre de minimisation du risque Bayésien. Nous décrivons un mélange d’analyses factorielles pour modéliser la loi à priori des patchs dans une seule image et l’appliquons au débruitage et à l’inpainting. Nous étudions aussi les réseaux de neurones à multi-couches d’un point de vue probabiliste comme un outil permettant d’approcher l’espérance conditionnelle, ce qui ouvre quelques voies pour réduire leurs tailles et coût d’apprentissage. / This work looks at two patch based image processing methods in a Bayesian risk minimization framework. We describe a Gaussian mixture of factor analyzers for local prior modelling and apply it in the context of image denoising and inpainting. We also study multilayer neural networks from a probabilistic perspective as a tool for conditional expectation approximation, which suggests ways to reduce their sizes and training cost.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2015DENS0007
Date02 March 2015
CreatorsWang, Yiqing
ContributorsCachan, Ecole normale supérieure, Morel, Jean-Michel
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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