We present some Bayesian algorithms for the detection and estimation of Beruoulli-Gaussian processes, when just a filtered and noise-corrupted version of the original sequence is available. In a Bayesian framework, reconstruction is obtained from the posterior distribution of this sequence. Then, we conventionally define the likelihood of a Beruoulli~3aussian process and show that this prior definition allows one to control the errors of detection, as well as the minimum intensity value that can be detected. Some of the traditional algorithms, generally used in image restoration, as MAP, MPM or ICM, are shown to be very efficient for the deconvolution of Bernoulli- Gaussian processes. Simulations and applications to real data are presented. Zusammenfassung. Es werden einige Bayes-Algorithmen for die Direktion und Sch~itzung von Beruoulli-GauB-Prozessen for den Fall angegeben, dab nur eine gefilterte und durch Rauschen gestrrte Version der originalen Folge verftigbar ist. In einem Bayes-System wird die Rekonstruktion vonder posteriori Verteilung abgeleitet. Dann wird auf konventionelle Weise die Wahrscheinligkeit eines Bernoulli- Gaul3-Prozesses definiert und gezeigt dab diese Definition es edaubt Detektionsfehler zu kontrollieren wie auch den minimalen Wert der Intensi~t, der detektiert werden kann. Einige traditionelle Algorithmen, die 0blicherweise zur Restauration von Bildern benutzt werden, wie MAP, MPM oder ICM, stellen sich als sehr effizient ftir die Bearbeitung on Bernoulli-GauB-Prozessen heraus. Es werden Simula- tionen und Anwendungen auf reale Daten wiedergegeben.
['Marc Lavielle']
Bayesian deconvolution of Bernoulli-Gaussian processes