Filtrage adaptatif non linéaire appliqué au rehaussement et à la segmentation d'images

Le filtrage lineaire a ete tres largement etudie dans le domaine du traitement d'images. Cependant, dans de nombreuses applications il ne permet d'obtenir qu'une solution sous-optimale au probleme pose. De nombreux filtres non-lineaires ont alors ete proposes afin d'ameliorer les performances des differents traitements. Dans ce memoire, nous concentrons notre attention sur la famille des filtres non-lineaire dits a voisinage adaptatifs : il s'agit de filtres dont le support s'adapte au contexte local de l'image. Nous developpons dans un premier temps un formalisme unifie pour la famille des filtres de lissage a voisinage adaptatif. Ce formalisme repose sur la definition d'un ensemble d'indices de confiance (estimes localement ou recursivement) permettant de gerer la contribution des pixels participant au filtrage. Nous montrons ensuite comment il est possible d'etendre l'utilisation des indices de confiance pour decliner une nouvelle famille d'operateurs de rehaussement adaptatif de contours. Le nouvel operateur, nomme lle pour laplacian like enhancement, offre de bonnes proprietes de lissage des regions et de rehaussement des transitions, comme cela est montre sur de diverses images : synthetiques, naturelles, sismiques,. . . Enfin nous montrons comment utiliser les notions de filtrage adaptatif precedemment introduits pour localiser des contours reels ou virtuels. Ce travail se place dans la perspective d'application au filtrage et a l'analyse des images sismiques.