Optimisation itérative par majoration-minimisation pour l’estimation statistique sous l’hypothèse d’un bruit ricien

Cette communication s’interesse a l’estimation statistique d’un signal perturbe par un bruit ricien avec comme objectif de proposer un algorithme de debruitage efficace. L’application ciblee concerne le traitement d’images biologiques obtenues par resonance magnetique. Partant du constat que le critere a minimiser est unimodal mais non-convexe, la principale contribution de cette communication consiste en la proposition d’une strategie d’optimisation fondee sur les techniques de majoration-minimisation (MM) quadratique apr`es introduction d’une transformation permettant la convexification du critere a minimiser. Le schema de descente iterative propose sera compare a l’approche de descente MM de reference. Les performances sont analysees en utilisant des donnees reelles issues de l’analyse d’echantillons agroalimentaires.