Une nouvelle approche d'analyse automatique de texture d'images : application à l'étude de la dynamique d'occupation spatiale sur le Mont Cameroun

par Narcisse Talla Tankam

Thèse de doctorat en Image

Sous la direction de Albert Dipanda et de Emmanuel Tonyé.

Soutenue en 2009

à Dijon .


  • Résumé

    L’objectif de cette thèse est de développer une technique nouvelle de classification d’images qui soit mieux adaptée au traitement d’images complexes de grandes tailles, notamment les images satellitaires radar, par rapport aux méthodes antérieures à nos travaux. Dans une première partie, nous proposons une approche de calcul des paramètres de texture qui est environ (Ng+1)n-1 fois plus rapide que l’approche par matrice de cooccurrence, où n est l’ordre du paramètre de texture et Ng le niveau de gris maximal dans l’image. Le modèle ainsi obtenu permet également d’obtenir un gain d’environ (Ng+1)n octets d’espace mémoire. Dans une seconde partie, nous proposons une nouvelle approche de classification supervisée d’images qui utilise les paramètres statistiques d’analyse de texture. Cette approche combine divers ordres de paramètres de texture, conservant ainsi un maximum d’informations. Elle nous a permis d’obtenir une amélioration de la qualité de la classification, atteignant pour certaines images un taux de classification de plus de 99 %. Cette évaluation a été conduite pour classifier deux images RSO acquises respectivement sur la côte atlantique du Cameroun et sur la mangrove littorale camerounaise. Une troisième partie est consacrée à l’étude de la dynamique d’évolution de l’état d’occupation des sols dans la région du mont Cameroun à l’aide de notre approche de classification développée.

  • Titre traduit

    ˜A œnew approach of image texture automatic analysis : application to the study of the dynamics of space occupancy on the Mount Cameroun


  • Résumé

    The main objective of this thesis is to develop a new image processing technique that could better be adapted to the processing of large and complex images, especially SAR images, in relation to the former methods of our works. On the one hand, we propose a new approach of textural parameters evaluation which is about (Ng+1)n-1 times faster than the co-occurrence matrix approach, where n is the order of the textural parameter and Ng being the maximum grey level in the image. The resulted model enables us a gain of about (Ng+1)n octets of memory space. On the second hand, we propose a new approach in image classification, based on the analysis of statistical textural parameters. This approach combines various orders of textural parameters that consequently conserve most of the information. It enabled us to obtain an enhancement in the quality of classification reaching for some images a classification precision of more than 99%. This evaluation was conducted in order to classify two SAR images covering the Atlantic coast of Cameroon and the Cameroon littoral mangrove respectively. A third part is focused on the study of the dynamic state of soil occupation in the Mount Cameroon region, using the proposed approach.

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Informations

  • Détails : 1 vol.(161-11 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 147-161, [168] réf.

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  • Bibliothèque : Université de Bourgogne. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TDDIJON/2009/17

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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie. Section Sciences de la Terre Recherche - cartothèque - CADIST.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 09 DIJO S017
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