Ce programme de recherche porte sur l’amélioration de qualité pour les images numériques. Nous nous intéressons plus particulièrement aux situations, devenues très courantes avec l’avènement du numérique, où l’on possède plusieurs images de la même scène ou une séquence vidéo. Un problème d’une importance croissante est celui de la fusion de ces images pour en créer une seule de qualité supérieure. Un problème connexe et non moins important consiste à restaurer conjointement cette suite d’images. Travailler avec une série d’images permet d’une part de dépasser les limitations physiques des capteurs numériques, que ce soit en termes de dynamique, de résolution ou de gestion du bruit, et d’autre part de fortement compenser les difficultés intrinsèques à la prise de vue unique (flou, reflets spéculaires, occultations, sur ou sous-exposition, etc). En contrepartie, la restauration multivues génère des sous-problèmes spécifiques, notamment de détection de changement et de mouvement entre les images, de détection de régions aberrantes (appelées outliers dans ce projet), d’inpainting, de correction du contraste et de la colorimétrie.
Ce programme regroupe donc autour d’un même objectif des problèmes très classiques de restauration d’images et des questions complexes d’analyse et de comparaison d’images. Il fait appel à des branches diverses des mathématiques, les principales étant l’estimation statistique, l’optimisation et le transport optimal. Nous nous attacherons au cours de ce projet à développer des algorithmes numériques fiables et efficaces pour chacune des procédures de restauration étudiées.