Localisation d'objets dans des images fortement bruitées : une approche probabiliste paramétrique

par François Goudail

Thèse de doctorat en Traitement des images

Sous la direction de Philippe Réfrégier.

Soutenue en 1997

à Aix-Marseille 3 .


  • Résumé

    Cette these est consacree a l'amelioration des techniques de localisation et de poursuite d'objets de forme connue sur des sequences d'images. Notre but est d'obtenir des algorithmes qui soient plus efficaces que les filtres lineaires classiques tout en restant assez simples pour pouvoir fonctionner en temps reel. Pour cela, nous considerons des modeles parametriques d'images differents du modele classique de bruit gaussien, additif, stationnaire et ergodique. Nous determinons les processeurs de localisation optimaux au sens du maximum de vraisemblance (mv) associes a ces modeles. Nous montrons tout d'abord que le correlateur a transformee conjointe non-lineaire (nl-jtc), tres utilise en traitement optique de l'information, est superieur au filtres lineaires en presence d'un bruit non-ergodique. Nous introduisons ensuite un modele d'image parametrique (modele sir) qui permet de prendre en compte a la fois un bruit de fond non-recouvrant et une cible de luminance aleatoire. Nous determinons les processeurs de localisation optimaux dans le cadre de ce modele. Ils se revelent plus efficaces que les processeurs classiques sur des images realistes. Enfin, nous determinons un processeur utilisant de maniere optimale la continuite entre les trames successives d'une sequence d'images pour attenuer l'influence du bruit de fond. Tous les processeurs obtenus consistent en des pre-traitements de la scene, suivis de correlations et de post-traitements. Les correlations, qui sont les operations les plus lourdes en calcul, peuvent etre realisees par des correlateurs numeriques ou optiques

  • Titre traduit

    Location of objects in highly cluttered scenes: a parametric probabilistic approach


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  • Détails : 202 p.

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  • Cote : MF-1997-GOU
  • Bibliothèque : Université Paris-Est Créteil Val de Marne. Service commun de la documentation. Section multidisciplinaire.
  • PEB soumis à condition
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