Modèles variationnels et équations aux dérivées partielles pour le déroulement de phase en interférométrie radar de type RSO

par Caroline Lacombe

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Gilles Aubert.

Soutenue en 2003

à Nice .


  • Résumé

    L’interférométrie utilise la différence de phases (ou interférogramme) de deux ondes radars, émises depuis deux sources proches l’une de l’autre et rétrodiffusées par la surface imagée, afin de restituer la topographie du terrain. La difficulté est de lever l’ambigüité des phases observées, connues modulo 2 PI. C’est l’étape du déroulement de phase, qui consiste à estimer le nombre de cycles en chaque point de l’image. Mais ce processus est rendu difficile par la présence de bruit. Nous proposons un modèle de filtrage adaptatif au bruit, conduit par des équations de diffusion anisotrope non-linéaires. L’utilisation d’un tenseur spécifique permet de préserver les structures de l’image. L’interférogramme filtré est ensuite segmenté par une méthode d’ensemble de niveaux, en tenant compte du tenseur de structure précédent. Toutes les discontinuités de l’image correspondent à l’ensemble de niveaux zéro d’une même fonction. Enfin, nous présentons une méthode automatique permettant de distinguer chaque frange de l’image et de la dérouler.

  • Titre traduit

    Variational models and partial differential equations for the phase unwrapping problem in SAR radar interferometry


  • Résumé

    Interferometric techniques use the phase difference (or interferogram) between two radar images acquired with two slightly different look angles, to extract information about the surface topography. The difficulty consists in recovering the absolute phase from the recorded one, which is only defined modulo 2 PI. This is the “phase unwrapping” step, which consists in adding the missing integral cycles to obtain a continuous result. Bus this process is complex because of the presence of noise. We propose an anisotropic diffusion equation that incorporates a noise model. The use of a specific tensor preserves the structures of the image. The filtered interferogram is then segmented using a level set approach, where typical local structures are taken into account via the use of the afore-mentioned tensor. All discontinuities of the image correspond tio the zero level of the same function. Then we present an automatic method to distinguish each fringe from the interferogram, and unwrap it.

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Informations

  • Détails : 178 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [173]-178

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  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Bibliothèque Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 03NICE4090
  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Bibliothèque Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 03NICE4090bis
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