Apprentissage statistique de classes sémantiques pour l'interprétation d'images aériennes

Résumé : Ce travail concerne l'interprétation du contenu des images aériennes optiques panchromatiques très haute résolution. Deux méthodes pour la classification du contenu de ces images ont été développées. Une méthode basée sur la détection des instances des différentes catégories d'objets et une autre méthode basée sur la segmentation sémantique des superpixels de l'image utilisant un modèle de contexte entre les différentes instances des superpixels. La méthode de détection des objets dans une image très haute résolution est basée sur l'apprentissage d'un mélange de modèle d'apparence de la catégorie d'objets à détecter puis d'une fusion des hypothèses renvoyées par les différents modèles. Nous proposons une méthode de partitionnement en sous catégories visuelles basée sur une procédure en deux étapes des exemples d'apprentissages de la base en fonction des métadonnées disponibles et de l'apparence des exemples d'apprentissage. Cette phase de partitionnement permet d'apprendre des modèles d'apparence où chacun est spécialisés dans la reconnaissance d'une sous-partie de la base et dont la fusion permet la généralisation de la détection à l'ensemble des objets de la classe. Les performances du détecteur ainsi obtenu sont évaluées sur plusieurs bases d'images aériennes très haute résolution à des résolution différentes et en plusieurs endroits du monde. La méthode de segmentation sémantique contextuelle développée utilise une combinaison de la description visuelle d'un superpixel extrait d'une image et des informations de contexte extraient entre un superpixel et ses voisins. La représentation du contexte entre les superpixels est obtenu en utilisant une représentation par modèle graphique entre les superpixels voisins. Les noeuds du graphes étant la représentation visuelle d'un superpixel et les arêtes la représentation contextuelle entre deux voisins. Enfin nous présentons une méthode de prédiction de la catégorie d'un superpixel en fonction des décisions données par les voisins pour rendre les prédictions plus robustes. La méthode a été testé sur une base d'image aérienne très haute résolution.
Type de document :
Thèse
Traitement du signal et de l'image. Conservatoire national des arts et metiers - CNAM, 2016. Français. 〈NNT : 2016CNAM1117〉
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01482119
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : vendredi 12 janvier 2018 - 18:38:07
Dernière modification le : mardi 13 novembre 2018 - 17:10:03
Document(s) archivé(s) le : lundi 7 mai 2018 - 02:33:30

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Identifiants

  • HAL Id : tel-01482119, version 2

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Citation

Hicham Randrianarivo. Apprentissage statistique de classes sémantiques pour l'interprétation d'images aériennes. Traitement du signal et de l'image. Conservatoire national des arts et metiers - CNAM, 2016. Français. 〈NNT : 2016CNAM1117〉. 〈tel-01482119v2〉

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