Analyse de textures dans l'espace hyperspectral par des méthodes probabilistes

Guillaume Rellier 1
1 ARIANA - Inverse problems in earth monitoring
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , SIS - Signal, Images et Systèmes
Résumé : Dans cette thèse, on aborde le problème de l'analyse de texture pour l'étude des zones urbaines. La texture est une notion spatiale désignant ce qui, en dehors de la couleur ou du niveau de gris, caractérise l'homogénéité visuelle d'une zone donnée d'une image. Le but de cette étude est d'établir un modèle qui permette une analyse de texture prenant en compte conjointement l'aspect spatial et l'aspect spectral, à partir d'images hyperspectrales. Ces images sont caractérisées par un nombre de canaux largement supérieur à celui des images multispectrales classiques. On désire tirer parti de l'information spectrale pour améliorer l'analyse spatiale. Les textures sont modélisées par un champ de Markov gaussien vectoriel, qui permet de prendre en compte les relations spatiales entre pixels, mais aussi les relations inter-bandes à l'intérieur d'un même pixel. Ce champ est adapté aux images hyperspectrales par une simplification évitant l'apparition de problèmes d'estimation statistique dans des espaces de grande dimension. Dans le but d'éviter ces problèmes, on effectue également une réduction de dimension des données grâce à un algorithme de poursuite de projection. Cet algorithme permet de déterminer un sous-espace de projection dans lequel une grandeur appelée indice de projection est optimisée. L'indice de projection est défini par rapport à la modélisation de texture proposée, de manière à ce que le sous-espace optimal maximise la distance entre les classes prédéfinies, dans le cadre de la classification. La méthode d'analyse de texture est testée dans le cadre d'une classification supervisée. Pour ce faire, on met au point deux algorithmes que l'on compare avec des algorithmes classiques utilisant ou non l'information de texture. Des tests sont réalisés sur des images hyperspectrales AVIRIS.
Type de document :
Thèse
Interface homme-machine [cs.HC]. Université Nice Sophia Antipolis, 2002. Français
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00505898
Contributeur : Estelle Nivault <>
Soumis le : lundi 26 juillet 2010 - 15:17:14
Dernière modification le : jeudi 2 juin 2016 - 22:08:04
Document(s) archivé(s) le : vendredi 2 décembre 2016 - 00:20:46

Fichier

Identifiants

  • HAL Id : tel-00505898, version 1

Collections

Citation

Guillaume Rellier. Analyse de textures dans l'espace hyperspectral par des méthodes probabilistes. Interface homme-machine [cs.HC]. Université Nice Sophia Antipolis, 2002. Français. 〈tel-00505898〉

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

411

Téléchargements du document

167