Echelle et résolution en imagerie de télédétection

par Bin Luo

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Henri Maître et de Yann Gousseau.

Soutenue en 2007

à Paris, ENST .

mots clés

• Télédétection
• Traitement d'images
• Analyse multiéchelle

Résumé

Les sujets de la thèse de M. Sin Luo consiste à deux aspects très importantes de l'image de télédétection: la résoltion et l'échelle. Il a proposé tout d 'abord un modèle simplifié de l'acquisition de l'image apès avoir étudié la chaîne de la formation de l'image de télédétection. En prenant en compte ce modèle avec l'espace multi-échelle qui est l'outil principal de cette thèse, il a proposé un schém pour obtenir l'invariance par changmeent de résolution pour les images de télédétection. Cette invariance sert tout d'abord pour obtenir une échelle caractéristique d'une image indépendante au changement de résolution. Elle est ensuite utilisée pour interpoler les primitive d'ondelette extraites à une autre résolution. La deuxième contribution de cette thèse est la mesure d'échelle pour chaque pixel dans l'image enutilisant la méthode de l'ensemble de niveaux. L'auteur propose un schéma pour filtrer les ensembles de niveaux de l'image afin d'éviter les erreurs dues au bruit et au lissage pendant l'acquisition de l'image. En comparant les résultats obtenus par cette méthod avec des autres mesures d'échelle locales dans la littérature, cette méthode est très précise et robuste.

Titre traduit

Scale and resolution in remote-sensing images

Résumé

The thesis of M. Sin Luo discusses two very important aspects of remote-sensing images: the resolution and the scale. He has proposed at first a simplified image formation model. Sy taking into account this model with linear scale space, he has proposed a scheme for obtaining resolution independent characteristic scale of an image. Afterwards, he has extended this scheme for interpolating texture features through different resolutions. The second contribution of his thesis is the scale measurement for a pixel in the image. This measurement consists of region based segmentation by filtering the shapes of an image and measure the scales on segmented regions. On comparing the results with other methods of local scale measurement in the literature, the method proposed is very precise and robust.