Classification spatiale et par caracteristiques pour l'analyse d'images

par CHRISTIAN BOOS

Thèse de doctorat en Sciences et techniques

Sous la direction de Christian Ronse.

Soutenue en 2000

à Strasbourg 1 .

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  • Résumé

    Cette these explore l'idee consistant a realiser une analyse automatique d'images en procedant a une classification automatique des pixels de l'image, projetes dans un espace prenant en compte simultanement leur position et un ou plusieurs de leurs attributs visuels (niveaux de gris, gradient, information de texture, etc. ). Cet objectif place des contraintes importantes sur l'algorithme de classification : un volume de donnees quantitatives consequent (de l'ordre du million d'elements), un espace d'analyse de dimensionnalite moderement eleve (entre 3 et 5), une exigence de robustesse des classes obtenues vis-a-vis de perturbations minimes des stimuli. La reponse originale apportee reside dans l'elaboration d'un nouveau type de graphe de voisinage, appele graphe de voisinage orthogonal, qui peut etre calcule efficacement dans les conditions precedentes. A partir de ce graphe, une classification peut etre deduite par une sequence de contractions. La robustesse des resultats vis-a-vis des perturbations pourrait etre obtenue par la prise en compte de l'estimation de la densite de probabilite des points analyses. Dans cette optique, nous proposons un nouvel estimateur multi-echelles de la densite de probabilite. Cet estimateur se revele egalement utilisable dans le contexte de la classification supervisee. Nous montrons comment il se compare favorablement a certaines autres techniques predictives. Le graphe de voisinage et sa contraction peuvent etre utilises dans le cadre de la segmentation d'image, et nous montrons quelques resultats preliminaires en ce sens.

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Informations

  • Détails : 121 p.
  • Annexes : 36 ref.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Strasbourg. Service commun de la documentation. Bibliothèque Blaise Pascal.
  • Disponible pour le PEB
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