@InProceedings{2015_fan295,
	author = "Wei Fan and Kai Wang and François Cayre and Zhang Xiong",
	title = "Empêcher la Détection Criminalistique de Filtrage Médian en Images Numériques",
	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 = "001-053",
	pages = "p. 213-216",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_fan295.pdf",
	abstract = "Le filtrage médian laisse des traces dans l'image, qui peuvent être détectées par des détecteurs criminalistiques. Afin de les atténuer, cet article propose une méthode anti-criminalistique visant à créer une image qui ressemble à celle non filtrée. Ceci est réalisé en résolvant un problème d'optimisation dont la fonction de coût est composée d'un terme de convolution, d'un terme de fidélité d'image, et d'un terme d'a priori. Un noyau de convolution spatialement homogène est utilisé pour approcher le processus de filtrage médian, ce qui se reflète dans le premier terme de convolution. Le deuxième terme de fidélité d'image conserve l'image traitée dans une certaine mesure proche de l'image qui a été filtrée par le filtre médian. Le dernier terme d'a priori régularise la dérivée de l'image obtenue, dont la distribution reste proche de celle de l'image originale. Avec l'application supplémentaire d'une perturbation sur la valeur des pixels, la méthode proposée surpasse les méthodes anti-criminalistiques de l'état de l'art, en fonction de la capacité à résister à la détection des méthodes criminalistiques, et de la qualité de l'image anti-criminalistique produite..pdf",
}