@InProceedings{2015_combrexelle135,
	author = "Sébastien Combrexelle and Herwig Wendt and Jean-yves Tourneret and Nicolas Dobigeon and Stephen Mclaughlin and Patrice Abry",
	title = "Estimation bayésienne locale du paramètre de multifractalité à l'aide d'un algorithme de Monte Carlo Hamiltonien",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0211",
	pages = "p. 845-848",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_combrexelle135.pdf",
	abstract = "La caractérisation de la texture d'une image peut être conduite via l'étude des fluctuations de la régularité locale de son amplitude dans le cadre théorique de l'analyse multifractale. Les images étant souvent composées de différentes textures, cette analyse doit être locale. Cet article s'attaque à ce problème en formulant un modèle bayésien par patch reposant sur un modèle semi-paramétrique récemment proposé pour la statistique du logarithme des coefficients dominants. Les estimateurs bayésiens sont obtenus via une procédure d'échantillonnage utilisant un algorithme de Monte-Carlo Hamiltonien. Les performances de ces estimateurs sont illustrées à l'aide de processus synthétiques..pdf",
}