Classification en environnement incertain : application à la caractérisation de sédiments marins

par Hicham Laanaya

Thèse de doctorat en Électronique

Sous la direction de Ali Khenchaf.

Soutenue en 2007

à Brest .


  • Résumé

    La classification des images sonar est d’une grande importance dans divers domaines. C’est le cas pour la navigation sous-marine ou pour la cartographie des fonds marins. La plupart des approches développées ou utilisées dans le cadre du présent travail pour la caractérisation des sédiments marins s’appuient sut l’utilisation des méthodes d’analyse de la texture. En effet, les images sonar présentent différentes zones homogènes de sédiments qu’on peut considérer comme des entités de texture. En général, les paramètres texturaux extraits sont nombreux et ne sont pas tous pertinents, une extraction-réduction de ces paramètres paraît nécessaire avant l’étape de la classification. La méthodologie proposée dans le cadre du présent travail est fondée sur le processus d’extraction de connaissance à partir de données pour l’élaboration d’une chaîne complète de classification des images sonar en essayant d’optimiser chaque étape de celle chaîne de traitement. L’environnement sous-marin a un caractère incertain, ce qui se reflète sur les images obtenues à partir des capteurs utilisés pour leur élaboration. Il est donc important de développer des méthodes robustes à ces imperfections. Nous résolvons ce problème de deux façons différentes dans un premier temps nous cherchons à rendre plus robustes à ces imperfections des méthodes classiques de classification comme les machines à vecteurs de support ou les k- plus proches voisins et dans un deuxième temps nous cherchons à modéliser ces imperfections pour en tenir compte dans des méthodes de classification floues ou crédibilistes. Nous analysons alors les résultats obtenus en utilisant différentes approches pour l’analyse de la texture, l’extraction-réduction de paramètres et pour la classification. Nous utilisons d’autres approches fondées sur les théories de l’incertain pour pallier au problème des imperfections présentes sur les images sonar.


  • Résumé

    Sonar images classification is of great importance for various realistic applications such as underwater navigation or seabed mapping. Most approaches developed or used in the present work for seabed characterization are based on the use of texture analysis methods. Indeed, the sonar images have different homogeneous areas of sédiment that can be viewed as texture entities. Generally, texture features are of large numbers and are not all relevant, an extraction-reduction of these features seems necessary before the classification phase. We present in this manuscript a complete chain for sonar images classification while optimizing the chain steps. We use the Knowledge Discovery on Database (KDD) process for the chain development. The underwater environment is uncertain, which is reflected on the images obtained from the sensors used for their acquisition. Therefore, it is important to develop robust methods to these imperfections. We solve this problem in two different ways: a first solution is to make robust traditional classification methods, such as support vector machines or k-nearest neighbors, to these imperfections. A second solution is to model these imperfections to be taken into account by belief or fuzzy classification methods. We analyze the results obtained using different texture analysis approaches, feature extraction-reduction methods, and classification approaches. We use other approaches based on the uncertain theories to overcome sonar images imperfections problem.

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  • Détails : 1 vol. (240 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 225-240

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