Méthodes mathématiques pour le traitement des signaux et des images

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Méthodes mathématiques pour le traitement des signaux et des images

Auteur(s) : Bruno TORRÉSANI

Date de publication : 10 octobre 2011 | Read in english

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RÉSUMÉ

Le traitement du signal est une discipline très vaste qui consiste à développer des méthodes d'analyse , d'interprétation et de transformation de signaux. Tout support d'informations comme une suite de nombres, une image, une séquence ADN… peut être défini comme un signal. Il est soit analogique, c'est-à-dire le résultat d'un processus de mesure (physique ou autre), soit numérique, lorsqu'il est stocké sur un support numérique quelconque. Dans les deux cas, son traitement recouvre un grand nombre de problématiques, de l'analyse exploratoire au débruitage, en passant par la restauration, le codage et la compression, sans oublier l'échantillonnage. Les signaux peuvent être décrits comme des objets déterministes ou aléatoires, l'approche à l'aide de modèles probabilistes apporte alors de précieux renseignements.

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AUTEUR(S)

  • Bruno TORRÉSANI : Professeur de mathématiques à Aix-Marseille Université, - Laboratoire d'Analyse, Topologie et Probabilités, - Centre de Mathématique et d'Informatique

 INTRODUCTION

Le traitement du signal est la discipline qui consiste à développer et étudier des méthodes d'analyse, d'interprétation et de transformation des signaux, un signal pouvant être défini comme un support d'information à peu près quelconque (comme par exemple une suite de nombres, un courant électrique, une séquence ADN, ou encore une image ou une séquence vidéo…). Le traitement du signal fait appel à de nombreuses branches des mathématiques appliquées (notamment l'analyse, la théorie de l'approximation, les probabilités et statistiques, la théorie de l'information…) et maintenant même des mathématiques pures (géométrie, théorie des nombres…). Les signaux se présentent essentiellement sous deux formes : les signaux analogiques qui sont le résultat d'un processus de mesure physique (ou autre), ou obtenus par « conversion numérique   analogique », et les signaux numériques stockés sur ordinateur ou un support numérique quelconque, ou produits par une « conversion analogique   numérique ». Cette dernière opération, qui est l'une des plus fondamentales des opérations du traitement du signal, porte également le nom d' échantillonnage .

Le traitement du signal recouvre un grand nombre de problématiques, qui vont de l'analyse exploratoire des signaux à des tâches plus complexes comme le débruitage et la restauration de signaux dégradés, le codage et la compression des signaux, images et vidéo, l'estimation de modèles et de paramètres, la détection d'évènements spécifiques dans les signaux et les images… De plus, le cadre applicatif dans lequel ces problèmes sont posés impose souvent de sévères contraintes (causalité, charge de calcul, format des signaux…) qui nécessitent une adaptation du traitement.

Ce dossier décrit un échantillon assez large de méthodes et algorithmes de traitement des signaux et des images, en insistant sur les fondements mathématiques et les algorithmes. La première partie se focalise sur le premier point essentiel, à savoir le problème de la représentation des signaux. Dans ce contexte, l'analyse de Fourier et plus généralement l'analyse mathématique jouent un rôle central. On y discute également l'un des outils essentiels du traitement du signal, à savoir le filtrage de convolution, ainsi que la problématique de l'échantillonnage. Les signaux pouvant être décrits comme des objets soit déterministes, soit aléatoires, un certain nombre de modèles probabilistes sont également discutés en détails, et les notions abordées dans le cadre déterministe...

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