Les systèmes imageurs utilisés dans de nombreuses applications fournissent de grands volumes d’images aux dégradations complexes et à faible rapport signal sur bruit. Des méthodes de restauration adaptées à ces spécificités doivent être développées. La puissance de calcul aujourd’hui disponible a permis l’émergence de nouveaux paradigmes, tel que celui du « non-local » (Buades et al., 2005) offrant de très bons résultats (voir, Lebrun et al. 2012; Milanfar, 2013). Cependant, l’extension de ces méthodes, issues des mathématiques appliquées, à certaines modalités d’images est non-triviale. Cet axe s’intéresse à l’extension de ces méthodes de restauration à des modalités d’images non-conventionnelles (imagerie à faible luminosité, imagerie cohérente, tomographie, …) : présence de dégradations complexes (flou, données manquantes, bruit non-gaussien, non-stationnaire et corrélé) et besoin de calculs rapides sur de grands volumes de données.