Displacement Estimation and Image Reconstruction from Low-Level Sequences. Estimation de Mouvements et Reconstruction d’Images à Partir de Séquences à Faible Flux

Displacement Estimation and Image Reconstruction from Low-Level Sequences

Estimation de Mouvements et Reconstruction d’Images à Partir de Séquences à Faible Flux

Mireille Guillaume Salah Bourennane  Fabrice Herrmann 

Institut Fresnel, Ecole Nationale Supérieure de Physique de Marseille, Domaine Universitaire de Saint-Jérôme, 13397 Marseille cedex 20 France

Page: 
213-224
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Received: 
21 March 2002
| |
Accepted: 
N/A
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OPEN ACCESS

Abstract: 

We present a method for image reconstruction from a sequence at very low photon-level. In this method, developed in the general context of the estimation theory, we consider a sensor with constant celerity, perturbated by random displacements. We study the case where the deterministic celerity is unknown and is estimated with different estimators, and we show that the observed field is reconstructed with very good precision. We present a Kalman filter, adapted to this observed data, and which allows to re-estimate and to track the parameters of the movement.

Résumé

Nous présentons une méthode de reconstruction d'images spatiales à partir de séquences à très faible flux, acquises par un capteur en mouvement avec une vitesse moyenne constante et perturbé par des translations aléatoires. La vitesse moyenne et les déplacements aléatoires sont estimés pour corriger le flou de bougé, et nous montrons que la modélisation du mouvement permet la reconstruction du champ imagé avec une très bonne précision. Nous présentons également un filtrage de Kalman original, adapté à cette situation d'observation, et qui permet une caractérisation et un suivi des paramètres du mouvement. 

Keywords: 

Image processing, image reconstruction, Poisson noise, image sequence, low photon, Bayesian estimation theory, maximum likelihood, maximum a posteriori, astronomical images, Kalman filter.

Mots clés 

Traitement d'image, reconstruction d'images, bruit de Poisson, séquence d'images, faible flux, théorie bayésienne de l'estimation, maximum de vraisemblance, maximum a posteriori, images astronomiques, filtre de Kalman.

1. Introduction
2. Modèles et Développements Théoriques
3. Mise en œuvre des Algorithmes et Résultats
4. Conclusion
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