Segmentation markovienne floue d'images. Application en détection de changements entre images radar

par Cyril Carincotte

Thèse de doctorat en Optique, image et signal

Sous la direction de Salah Bourennane et de Stéphane Derrode.

Soutenue en 2005

à Aix-Marseille 3 .

  • Titre traduit

    Fuzzy markovian image segmentation. Application to change detection on SAR images


  • Résumé

    Cette thèse est consacrée à la segmentation non supervisée d'images de télédétection et la détection de changements entre images radar. Nous présentons tout d'abord un modèle de chaînes de Markov cachées d'ordre supérieur qui permet de modéliser des structures de bruit complexes comme des bruits corrélés. Afin de prendre en compte certaines caractéristiques floues des images de télédétection, nous proposons ensuite un modèle de chaînes de Markov cachées floues qui tient compte de façon conjointe des caractéristiques de bruit et de flou des observations. Cette modélisation autorise la coexistence de pixels durs et flous dans une même image, et permet de caractériser des dégradés bruités situés de part et d'autre de zones plus homogènes. Nous présentons finalement une méthodologie de détection de changements basée sur ce modèle, qui permet de caractériser l'imprécision associée aux changements survenus entre deux acquisitions radar.


  • Résumé

    This thesis is devoted to unsupervised remote sensing image segmentation and change detection on SAR images. We first present a higher order hidden Markov chains model which allows to model complex noise structures, like correlated noises. In order to take into account several fuzzy characteristics of remote sensing images, we propose a fuzzy hidden Markov chains model, which jointly takes in account the fuzzy and noisy characteristics of the observations. This model authorizes the coexistence of hard and fuzzy pixels in the same image, and allows to characterize noisy gradation located on both sides of more homogeneous areas. We finally propose a methodology of change detection based on the fuzzy model, which allows to characterize the imprecision associated to the changes between two SAR images.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (139 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Notes bibliogr. p. 131-139

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T 3252/A-B
  • Bibliothèque : Centre de recherche INRIA Nancy - Grand Est (Villers les Nancy). Service Information et Edition Scientifiques.
  • PEB soumis à condition
  • Cote : CARINCOTTE s
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