Modélisation et extraction des descripteurs intrinsèques des images satellite à haute résolution : approches fondées sur l'analyse en composantes indépendantes

par Payam Birjandi

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Mihai Datcu.

Soutenue en 2011

à Paris, Télécom ParisTech .


  • Résumé

    Les images satellites haute résolution contiennent des informations très détaillées comme la forme des bâtiments, les zones industrielles, etc. Leur contenu d'information est hyper riche et très compliqué à extraire. Parmi les paysages différents, les zones urbaines et les structures géométriques sont les paysages plus compliqués pour les différents domaines de recherches. Nous allons extraire des indices intrinsèques des images satellittaires et proposer des descripteurs robustes. En utilisant ces descripteurs, nous serions capables de reconnaitre une variété des paysages, en particulier, les structures géométriques au sein des images satellitaires. L’analyse en composantes indépendantes (L’ACI) est la base théorique de cette thèse. La première contribution de thèse est une investigation sur l’effet de la taille de l’échelle et la dimension d’un système de l’ACI qui est utilisé pour caractérisation des images satellite. Cela nous aide à choisir le framework de notre modèle de l’ACI pour extraire des caractéristiques. On propose deux groupes de descripteurs pour les images satellites haute résolution. Le premier groupe contient deux types des descripteurs qui sont basés sur les coefficients (les sources) de l’ACI ordinaire ou l’ACI topographique et le deuxième contient deux types des descripteurs qui sont basés sur les propriétés des vecteurs de base de l’ACI. En se basant sur notre expérience en l’ACI, nous proposons un autre descripteur qui extrait les caractéristiques des lignes dans les images satellitaires. Finalement, les capacités des descripteurs proposes sont comparées grâce à une classification supervisée basée sur la machine à vecteurs de support.

  • Titre traduit

    Modelling, extracting and description of intrinsic cues of high resolution satellite images : independent component analysis based approaches


  • Résumé

    Sub-meter resolution satellite images, capture very detailed information, as for example, shape of buildings, roads, etc. The main purpose of the thesis is to propose descriptors for sub-meter resolution satellite images especially for those who contain geometrical or man-made structures. Independent component analysis (ICA) is a good candidate for this purpose, since previous studies demonstrated that the resulted basis vectors contain some small lines and edges, the important elements in the characterization of geometrical structures. As a basic analysis, a study about the effects of scale size and dimensionality of ICA system on indexing of satellite images is presented and the optimum dimensionality and scale size are found. There are two view points for feature extraction based on ICA. The usual idea is to use the ICA coefficients (ICA sources) and the other is to use the ICA basis vectors related to every image. Based on the first point of view, an ordinary ICA source based approach is proposed for feature extraction. This approach is developed and modified through a topographic ICA system to extract middle level features which leads to a significant improvement in results. Based on other point of view, two methods are proposed. One of them uses the bag of words idea which considers the basis vectors as visual words. Second method uses the lines properties inside the basis vectors to extract features. Also, using the lines properties idea, another method is developed which directly detects the line segments in the images. Finally, the capabilities of proposed descriptors are compared through a supervised classification based on support vector machine (SVM).      

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Informations

  • Détails : 1 vol. (171 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 57 réf. bibliogr. Résumé étendu en français

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  • Bibliothèque : Télécom ParisTech. Bibliothèque scientifique et technique.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 7.345 BIRJ
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