Reconnaissance invariante et acquisition de connaissances : application au traitement automatique des plans de cadastre francais

par Hamid Reza Shahbazkia

Thèse de doctorat en Sciences de l'ingenieur spécialité Informatique

Sous la direction de Bernard Keith.

Soutenue en 1998

à l'Université Louis Pasteur (Strasbourg) .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Notre approche de reconnaissance invariante est totalement nouvelle. Basee sur des primitives tres connues telles que la longueur ou la pente des segments et inspiree des reseaux honn, notre strategie permet de traiter l'invariance aux transformations affines 2d. Nous avons egalement etudie d'autres invariances telles que la translation cylindrique, la translation torique, le changement de taille de la fenetre d'analyse ou le passage entre fenetre carre et rectangulaire qui n'avaient jamais ete abordees auparavant. Nous avons, par ailleurs, propose une methode pour transformer une rotation ou un changement d'echelle en translation. Cette transformation est possible grace a un simple changement d'espace. Le spectre obtenu est ensuite analyse par notre methode invariante a la translation. Ainsi nous avons obtenu l'invariance a la rotation et au changement d'echelle. Toutes ces nouvelles methodes sont applicables aux images reelles. Il n'est donc pas necessaire d'extraire des points significatifs de l'image avant la classification. Notre methode autorise le traitement d'images de taille superieure a la taille maximale acceptee par les anciennes methodes. En effet, pour traiter une image n*n nous n'avons besoin que d'une taille memoire de 2n(n-1). Nous avons utilise cette methode pour le traitement des plans de cadastre de la maniere suivante : pour l'analyse de bas niveau, nous avons etabli une nouvelle strategie de traitement par zones. Ainsi, contrairement aux autres systemes, nous ne nous situons plus au niveau pixel ou segment mais au niveau surface (une region). Les avantages de cette strategie sont les suivants : - pas de pre-traitement - pas de squelletisation - pas de segmentation directe. Nous avons ensuite utilise la connaissance propre au domaine pour emettre des hypotheses sur la nature des regions en fonction de leur position relative et de leur apparence globale. Ainsi chaque region est etiquetee avant d'etre analysee par des modules specialises. L'introduction de la connaissance propre au domaine evite l'utilisation arbitraire des procedes couteux en temps.


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Informations

  • Détails : 147 P.
  • Annexes : 130 REF.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Strasbourg. Service commun de la documentation. Bibliothèque Blaise Pascal.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : Th.Strbg.Sc.1998;2876
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