Combinaisons linéaires d'images du domaine multispectral pour la production d'images contenant des informations indépendantes

par Easter Selvan Suviseshamuthu

Thèse de doctorat en Informatique et mathématiques

Sous la direction de Jean-Marc Boï et de Jean Séqueira.

Soutenue en 2007

à Aix-Marseille 2 , en partenariat avec Université d'Aix-Marseille II. Faculté des sciences (autre partenaire) .


  • Résumé

    Nous proposons et ´etudions dans cette th`ese des algorithmes de s´eparation de sources, permettant de combiner lin´eairement les bandes spectrales en imagerie multi-spectrale afin de g´en´erer des images scalaires contenant de l’information sur des “objets int´eressants” d’une fa¸con mutuellement exclusive. Nous avons con¸cu des optimiseurs locaux, globaux et hybrides utilis´es avec des objets de Lie afin de minimiser l’information mutuelle parmi les bandes spectrales. L’optimiseur local avec des objets de Lie produit des estimations pr´ecises des Composantes Ind´ependantes (CI) en comparaison avec le fastICA, pourvu que les deux algorithmes soient initialis´es avec le mˆeme vecteur al´eatoire. Afin d’am´eliorer la pr´ecision des estimations des CI, les optimiseurs globaux les plus connus ont ´et´e test´es, avec des objets de Lie. Pour assurer des estimations robustes des minimums presque-globaux, un optimiseur hybride est propos´e. N´eanmoins, il est int´eressant d’observer les projections de l’image multi-spectrale sur les CI qui sont les vecteurs-colonnes de la matrice de poids non orthogonale et non carr´ee estim´ee. Pour cela, une approche utilisant le BGP (Band Generation Process) et le scree graph de kurtosis est sugg´er´ee afin de produire une matrice de poids non carr´ee. Nous avons d´emontr´e une autre approche dans laquelle les contraintes du mod`ele classique d’ACI sur la matrice de poids sont compl`etement relˆach´ees en calculant les centro¨ıdes des amas des CI g´en´er´ees localement. Enfin une id´ee th´eorique est propos´ee afin d’obtenir des images scalaires portant de l’information sp´ecifique mutuellement exclusive. Les r´esultats exp´erimentaux concluent que les algorithmes d´evelopp´es au cours de cette th`ese sont mieux adapt´es que les algorithmes classiques d’ACP ou d’ACI aux tˆaches de s´eparation de sources impliquant de l’imagerie multi-spectrale.

  • Titre traduit

    Generating linear combination of spectral images with mutually exclusive specific information


  • Résumé

    Source separation algorithms for linearly combining the spectral bands in the multispectral imagery to generate scalar images that contain information about ‘interesting objects’ in a mutually exclusive manner are proposed and investigated. We have designed local, global and hybrid optimizers in conjunction with Lie objects to minimize the mutual information among the spectral bands. The local optimizer with Lie objects yields accurate IC estimates compared to the fastICA, provided both the algorithms are supplied with the same initial random vector. To further improve the accuracy of the IC estimates, the popular global optimizers with Lie objects are attempted. For ensuring consistent near-global minimum estimates, a hybrid optimizer is proposed. However, it is interesting to observe the projections of the multi-spectral image onto the ICs which are the column vectors of the non-square and non-orthogonal estimated weight matrix. Towards this, an approach using the band generation process and the kurtosis scree graph is suggested to produce non-square weight matrix. We have demonstrated another approach wherein the basic ICA model constraints on the weight matrix are completely relaxed by computing the cluster centroids of locally-generated ICs. Finally a theoretical idea is put forward to obtain scalar images carrying mutually exclusive specific information. The experimental results conclude that the algorithms developed in this thesis are more suitable for the source separation tasks involving multi-spectral imagery compared to classical PCA or ICA algorithms.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (225 p.)
  • Annexes : Bibliogr. : f.Index

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  • Bibliothèque : Université Aix-Marseille (Marseille. Luminy). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 45099
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