Les systèmes d'imagerie connaissent un développement soutenu et deviennent de plus en plus largement répandus. Les systèmes d'imagerie mettent en oeuvre des principes physiques variés dont l'élaboration continue de progresser (imagerie par résonance magnétique, thermographie, imagerie multi et hyperspectrale, etc). Au delà de leur constitution physique variée, les images produites ont en commun de constituer un support d'information. Dans ce contexte, nous proposons une contribution à des approches informationnelles en imagerie. Celle-ci est guidée par une transposition du paradigme informationnel de Shannon en imagerie développée selon deux axes. Nous présentons une approche de traitements conjoints où la finalité informationnelle de l'acquisition des images est une donnée connue a priori et utilisée pour optimiser certains réglages de la chaîne d'imagerie. Différentes problématiques de traitements conjoints de l'information sont présentées (échelle d'observation - estimation conjointe, compression - estimation conjointe, et acquisition - compression conjointe). Nous étendons ensuite le champ des études en résonance stochastique en explorant de nouveaux couplages signal-bruit se prêtant à des effets de bruit utile, en imagerie cohérente et en imagerie par résonance magnétique. La résonance stochastique est également considérée, de par sa signification informationnelle spécifique (le bruit utile à l'information), comme un phénomène permettant de tester et d'approfondir l'appréciation des propriétés et potentialités de mesures entropiques ou informationnelles appliquées en imagerie. Elle est en particulier utilisée comme un banc de test pour confronter ces mesures informationnelles à des mesures psychovisuelles sur des images.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00665908 |
| Date | 17 October 2011 |
| Creators | Delahaies, Agnès |
| Publisher | Université d'Angers |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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