Extraction d'éléments curvilignes guidée par des mécanismes attentionnels pour des images de télédétection : approche par fusion de données

par Gilles Cotteret

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Gérard Ligozat et de Geoffrey Edwards.


  • Résumé

    L'extraction d'éléments curvilignes d'images de télédétection, surtout proches de la limite de résolution ou lorsqu'elles sont bruitées, représente toujours un défi important pour les algorithmes informatiques, alors que pour les interprètes humains c'est une tâche immédiate. Dans ce travail une méthode novatrice est présentée pour guider l'extraction d'éléments curvilignes (routes, cours d'eau, etc) d'images de télédétection. Cette méthode a pour but de mettre à jour les systèmes d'informations géographiques (SIG) grâce à un modèle inédit (ELECA) qui comporte trois parties. Le modèle ELECA tire avantage de deux idées principales. Les données utilisées ne sont pas seulement les images de télédétection mais également les données des SIG qui ne sont pas nécessairement à jour. Le modèle s'appuie également sur des progrès récents des sciences psycho-cognitives en imitant partiellement le mouvement des yeux durant une recherche visuelle. Ainsi les trois parties du modèle ELECA sont (1) une méthode de recherche de l'information locale qui utilise un oeil virtuel évitant ainsi un traitement global de l'image ; (2) une méthode simple et rapide d'extraction de l'information locale par une adaptation astucieuse d'une analyse en composantes connexes ; et (3) une méthode originale de fusion des informations locales par raisonnement spatial qualitatif. La dernière partie de ce travail est consacrée à l'élaboration d'une solution informatique supportant le modèle ELECA. Une architecture logicielle souple et adaptative est mise en avant. Enfin un volet algorithmique montre concrètement que les solutions du modèle ELECA sont implantables en termes informatiques.

  • Titre traduit

    Extraction of curvilinear elements guided by attention mechanisms in remote sensing images : a data fusion approach


  • Résumé

    The extraction of curvilinear elements from remote sensing images, especially when noisy or near the limit of resolution constitutes a significant challenge for data-processing algorithms. In this work a method is presented for linear feature extraction in remote sensing (RS) images. An original model (ELECA) is introduced allowing out of date geographical information system (GIS) data to be updated though the use of a visual search method that mimics human eye movements. The ELECA model is composed of three parts: (1) a visual search module using virtual gaze to avoid processing the entire image; (2) a simple and fast method for local information extraction by a clever adaptation of connected-component labeling; and (3) an original method for the fusion of local information to construct a global representation at the scale of the image based on qualitative spatial reasoning techniques. The ELECA model avoids several problems characteristic of current methods. In particular, the proposed technique can be applied to low resolution or partially occluded images for which currently only human interpreters can successfully process the image. The technique is also designed to be very fast and efficient when a quick GIS update is needed. The last part of this project is devoted to the design of software which supports the ELECA model. The proposed software architecture is adaptive and allows the integration of future model developments. Finally it is shown how the ELECA model could be implemented.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (336 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.[271]-291. Index, glossaire

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  • Cote : 0g ORSAY(2005)276

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  • Cote : 05 PA11 2276
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