DECOMPOSITIONS ET ALGORITHMES PROXIMAUX POUR L'ANALYSE ET LE TRAITEMENT ITERATIF DES SIGNAUX

• Main Author: Rozenbaum Wajs, Valérie
• Language: FRE
• Published: Université Pierre et Marie Curie - Paris VI 2007
• Subjects: [MATH:MATH_NA] Mathematics/Numerical Analysis; [MATH:MATH_NA] Mathématiques/Analyse numérique; Opérateur proximal; algorithme; existence de solutions; décomposition de Moreau; estimation; traitement de l'image; optimisation convexe
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00935698; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/93/56/98/PDF/these.pdf

Cette th'ese est consacr'ee 'a l''etude et la r'esolution de certains probl'emes non lin'eaires du traitement du signal et de l'image via l'analyse convexe. Nous proposons une 'etude variationnelle unifi'ee de probl'emes inverses et de probl'emes de d'ecomposition de signaux qui ont, jusqu''a pr'esent, 'et'e 'etudi'es individuellement en raison de leur apparente disparit'e. Dans le mod'ele adopt'e, cette famille de probl'emes est r'eduite g'en'eriquement 'a la minimisation d'une somme de deux fonctions soumises 'a certaines propri'et'es de r'egularit'e. Des r'esultats d'existence, d'unicit'e et de caract'erisation du probl'eme ainsi pos'e sont obtenus. L'op'erateur proximal, introduit par Moreau en 1962 pour les besoins de la m'ecanique, joue un rˆole essentiel dans notre analyse. Nous l'utilisons notamment pour obtenir de nouveaux sch'emas non lin'eaires de d'ecomposition de signaux. Cet outil est par ailleurs au coeur de l'algorithme explicite-implicite que nous proposons pour la r'esolution du probl'eme g'en'erique. Ce cadre th'eorique est appliqu'e 'a l'analyse de signaux et 'a la restauration d'images. Les probl'emes de restauration que nous abordons sont pos'es sur des trames et notre approche permet de prendre en compte des contraintes de parcimonie ou de mod'eliser des formulations bay'esiennes avec des connaissances a priori sur les lois des coefficients de la d'ecomposition. Des r'esultats num'eriques sont fournis.