Segmentation d'images radar par détection de contours

par Roger Fjørtoft

Thèse de doctorat en Signaux, Images et Communication

Sous la direction de Philippe Marthon et de Armand Lopès.

Soutenue en 1999

à Toulouse, INPT .


  • Résumé

    Le radar à synthèse d'ouverture (RSO) aéroporté ou spatial est un puissant outil d'observation, permettant notamment d'acquérir des images de haute résolution de la surface terrestre par tout temps, de jour comme de nuit. Le phénomène de speckle, qui se traduit par une très forte granulation dans l'image détectée, rend cependant difficile l'interprétation automatique des données RSO. Ce travail de thèse est consacré à la segmentation d'images RSO, en particulier par l'approche contour. La segmentation consiste à diviser l'image en régions. Elle constitue un premier pas dans l'analyse de l'image, facilitant l'estimation des paramètres caractéristiques des régions. Les détecteurs de contours déjà proposés pour l'imagerie RSO travaillent sur des données détectées et supposent que le speckle est corrélé spatialement, ce qui entraîne une certaine dégradation des performances de ces opérateurs. A partir de l'estimateur maximum de vraisemblance (MV) de la réflectivité radar, nous développons l'opérateur optimal rapport de vraisemblance généralisé, qui exploite la nature intrinsèquement complexe des données RSO monovues afin d'éviter une perte de performance dûe à la corrélation du speckle. Les aspects spatiaux de la télédétection de contours, tels que la taille et la forme de la fenêtre d'analyse, le nombre de directions à examiner, et la présence de contours multiples, sont également abordés. Nous proposons d'utiliser des méthodes robustes basées sur l'algorithme de partage de eaux, en particulier le seuillage des dynamiques de bassin, pour extraire des contours fermés et squelettisés, définissant la segmentation de l'image. Le nombre de faux contours peut être réduit en post-traitement par la fusion de régions adjacentes ayant des propriétés similaires. L'estimateur MV de la position d'un contour dans une image RSO complexe est établi. Deux méthodes de repositionnement de contours, l'une basée sur les champs de Markov et le modèle de Potts, l'autre sur les contours actifs, sont proposés. L'apport de la segmentation pour des traitements ultérieurs est illustré pour le filtrage adaptatif de speckle et pour la classification contextuelle supervisée.


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Informations

  • Détails : X-196 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.181-191

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Ecole nationale supérieure d'électrotechnique, d'électronique, d'informatique, d'hydraulique et des télécommunications. Bibliothèque centrale.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 99INPT020H/1
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