Aide à l’interprétation d’images radar à ouverture synthétique : analyse conjointe des propriétés géométriques et radiométriques des images SAR

par Gemma Pons Bernad

Thèse de doctorat en Traitement des images

Sous la direction de Philippe Réfrégier.

Soutenue en 2008

à Aix-Marseille 3 .


  • Résumé

    Le travail de cette thèse s'inscrit dans les efforts de recherche qui sont actuellement entrepris sur la segmentation et la classification pour faciliter l'interprétation des images radar. Notre thèse contribue à ces recherches en proposant une démarche semi-automatique d'analyse de scènes pour aider à l'interprétation des images acquises par un radar à ouverture synthétique (SAR). Elle s'attache principalement à l'application des méthodes de segmentation à des problèmes de classification et de reconnaissance d'objets. Son objectif est de proposer des me��thodes rapides et simples, aisément compréhensibles par des utilisateurs non experts en traitement d'image. Une architecture en deux étapes est proposée. Lors de la première étape, une partition de l’image SAR est obtenue de manière non supervisée à l’aide d’une grille active statistique fondée sur la minimisation de la complexité stochastique. La seconde étape consiste à extraire de chaque région des attributs (statistiques, géométriques, des paramètres de texture) permettant de classer de manière semi-supervisée chaque région extraite. Une approche hiérarchique est retenue. En pratique, l’algorithme proposé fournit une classification initiale de l’occupation des sols ainsi que des mesures de confiance pour chaque région. Cette classification initiale peut être utilisée comme une aide à l'interprétation de l'image ou comme une source d'informations pour des traitements ultérieurs.

  • Titre traduit

    Aid to synthetic aperture radar image interpretation : joint analysis of geometric and radiometric SAR image properties


  • Résumé

    The work of this thesis is part of the research efforts that are currently being undertaken on segmentation and classification to ease radar images interpretation. Our thesis contributes to this research by proposing a semi-automatic scene analysis approach to assist the interpretation of images acquired by a synthetic aperture radar (SAR). Mainly, it is focused on the application of segmentation methods to classification and object recognition problems. Its aim is to propose fast and simple methods, easily comprehensible by non-expert users in image processing. The proposed approach is a two-stage algorithm. First, a SAR image partition is obtained in a non-supervised manner by using a statistical active grid based on the minimization of the stochastic complexity. Then, discriminative features (statistics, geometrics and texture parameters) are calculated for each extracted region in order to classify them in a semi-supervised manner. A hierarchical approach is adopted. In practice, the proposed algorithm provides an initial land use classification as well as confidence measures for each region. This initial classification can be used as an aid to the image interpretation or as a source of information for further processing.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (viii, 157 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 149-157

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 : 200068151
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