Restoration super-resolution of image sequences: application to TV archive documents. (Restauration super-résolution de séquences d'images: applications aux documents d'archives TV)

Au cours du dernier siecle, le volume de videos stockees chez des organismes tel que l'Institut National de l'Audiovisuel a connu un grand accroissement. Ces organismes ont pour mission de preserver et de promouvoir ces contenus, car, au-dela de leur importance culturelle, ces derniers ont une vraie valeur commerciale grâce a leur exploitation par diverses medias. Cependant, la qualite visuelle des videos est souvent moindre comparee a celles acquises par les recents modeles de cameras. Ainsi, le but de cette these est de developper de nouvelles methodes de restauration de sequences video provenant des archives de television francaise, grâce a de recentes techniques d'optimisation. La plupart des problemes de restauration peuvent etre resolus en les formulant comme des problemes d'optimisation, qui font intervenir plusieurs fonctions convexes mais non-necessairement differentiables. Pour ce type de problemes, on a souvent recourt a un outil efficace appele operateur proximal. Le calcul de l'operateur proximal d'une fonction se fait de facon explicite quand cette derniere est simple. Par contre, quand elle est plus complexe ou fait intervenir des operateurs lineaires, le calcul de l'operateur proximal devient plus complique et se fait generalement a l'aide d'algorithmes iteratifs. Une premiere contribution de cette these consiste a calculer l'operateur proximal d'une somme de plusieurs fonctions convexes composees avec des operateurs lineaires. Nous proposons un nouvel algorithme d'optimisation de type primal-dual, que nous avons nomme Algorithme Explicite-Implicite Dual par Blocs. L'algorithme propose permet de ne mettre a jour qu'un sous-ensemble de blocs choisi selon une regle deterministe acyclique. Des resultats de convergence ont ete etablis pour les deux suites primales et duales de notre algorithme. Nous avons applique notre algorithme au probleme de deconvolution et desentrelacement de sequences video. Pour cela, nous avons modelise notre probleme sous la forme d'un probleme d'optimisation dont la solution est obtenue a l'aide de l'algorithme explicite-implicite dual par blocs. Dans la deuxieme partie de cette these, nous nous sommes interesses au developpement d'une version asynchrone de notre l'algorithme explicite-implicite dual par blocs. Dans cette nouvelle extension, chaque fonction est consideree comme locale et rattachee a une unite de calcul. Ces unites de calcul traitent les fonctions de facon independante les unes des autres. Afin d'obtenir une solution de consensus, il est necessaire d'etablir une strategie de communication efficace. Un point crucial dans le developpement d'un tel algorithme est le choix de la frequence et du volume de donnees a echanger entre les unites de calcul, dans le but de preserver de bonnes performances d'acceleration. Nous avons evalue numeriquement notre algorithme distribue sur un probleme de debruitage de sequences video. Les images composant la video sont partitionnees de facon equitable, puis chaque processeur execute une instance de l'algorithme de facon asynchrone et communique avec les processeurs voisins. Finalement, nous nous sommes interesses au probleme de deconvolution aveugle, qui vise a estimer le noyau de convolution et la sequence originale a partir de la sequence degradee observee. Nous avons propose une nouvelle methode basee sur la formulation d'un probleme non-convexe, resolu par un algorithme iteratif qui alterne entre l'estimation de la sequence originale et l'identification du noyau. Notre methode a la particularite de pouvoir integrer diverses types de fonctions de regularisations avec des proprietes mathematiques differentes. Nous avons realise des simulations sur des sequences synthetiques et reelles, avec differents noyaux de convolution. La flexibilite de notre approche nous a permis de realiser des comparaisons entre plusieurs fonctions de regularisation convexes et non-convexes, en terme de qualite d'estimation.