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Évènements
Soutenance de thèse de Bin Luo
Jeudi 6 décembre à 10H00, Amphi B312
ENST -- 46, rue Barrault -- 75013 Paris

Échelle et Résolution en Imagerie de Télédétection

Auteur
Bin Luo
Date
Jeudi 6 décembre 2007 à 10H00
Lieu
ENST, Barrault, Amphi B312
Directeur de thèse
Membres du jury
Rapporteurs
  • Vicent Caselles, Professeur (Université de Pompeu-Fabra, Barcelona, Espagne),
  • Patrick Flandrin, Professeur (Directeur de recherche CNRS, ENS Lyon),
  • Josiane Zérubia, Directrice de Recherche (INRIA Sophia-Antipolis).
Examinateurs
  • Jean-Michel Morel, Professeur (ENS Cachan),
  • Bernard Rougé, Directeur de recherche associé (CNES).
Invités
  • Jean-François Aujol, Chargé de recherche CNRS (ENS Cachan).

Résumé

L'une des problématiques actuelles de l'interprétation des images issues des archives satellitaires concerne la multiplication des satellites et des capteurs. Cette diversité est également un facteur de confusion et d'erreur car les apparences de ces diverses images peuvent rendre plus difficile leur exploitation. Typiquement lors d'une fouille de données, les critères qui permettent de rappeler des scènes d'intérêt peuvent fonctionner pour un capteur mais pas pour un autre et l'on peut ainsi ignorer des informations d'intérêt. La différence la plus importante causée par le changement du capteur est probablement le changement de résolution qui est pris en compte dans la première partie de cette thèse. Le sujet de cette partie est de concevoir des outils pour caractériser des images provenant de différents capteurs (en prenant notamment en compte leurs résolutions). Il s'agit là d'un travail indispensable afin de pouvoir exploiter les archives d'images satellitaires.

Afin de comparer des images issues de différents capteurs et à différentes résolutions, nous proposons tout d'abord une primitive pertinente qui caractérise la scène capturée : l'échelle caractéristique. Dans la littérature, de nombreuses méthodes sont proposées pour calculer l'échelle caractéristique d'une image. La plupart reposent sur l'espace multi-échelle linéaire et ne sont pas invariantes par changement de résolution. En utilisant le même outil (l'espace multi-échelle linéaire) et en prenant en compte le modèle d'acquisition, l'échelle caractéristique que nous proposons caractérise la taille moyenne des éléments dans la scène. Ainsi, quelque soit la résolution de l'image sur laquelle nous calculons cette échelle caractéristique, si la scène reste la même, l'échelle calculée doit être la même. Cette invariance est validée sur des images multi-résolutions fournies par le CNES. Ensuite, basée sur la même idée, i.e. en étudiant l'influence du modèle d'acquisition d'image sur l'analyse multi-échelle, nous avons proposé un schéma afin de rendre comparables des primitives extraites à différentes résolutions. Ce schéma est également validé par des expériences de classification et de la mise en correspondance d'images multi-résolutions.

Dans la deuxième partie de cette thèse, nous revenons au problème de l'estimation des échelles dans une image. Pour des images dont les structures varient spatialement, nous avons besoin d'avoir des primitives locales afin de caractériser ces structures séparément. Dans cette partie, nous nous intéressons donc à l'estimation d'échelles locales. Nous calculons ce que nous appelons une carte d'échelle, c'est-à-dire que nous calculons une échelle caractéristique en chaque pixel d'une image, définie comme l'échelle de la structure la plus significative contenant ce pixel. Pour trouver ces structures pertinentes, la précision spatiale pour l'estimation des échelles locales est très importante, c'est pourquoi nous utilisons dans cette partie un espace multi-échelle non-linéaire, la carte topographique d'une image, permettant de bien préserver les contours.


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