Titre :	Fusion et Classification Texturale Multi-Résolution des Images de Télédétection.
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	SAFIA Abdelmounaime, Auteur
Année de publication :	2007
Importance :	195 p.
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES
Mots-clés :	Fusion  ondelettes  texture-couleur.
Résumé :	l'objectif de ce travail est de tester l'apport de la fusion,par approche intègrative, de l'information texturale et colorimètrique à la classification des images satellitales ces deux informations sont souvent abordèes defaçon complètement sèparèe dans ce travail, elles sont fusionnèes en un seul indice dit texture-couleur, afin d'ètendre efficacement l'analyse de la texture aux images multispectrales pour cela, la repèsentation habituelle de la texture, fondèe sur la prise en compte des variations locles de contrate, est enrichie par l'adjonction d'une connaissance sur ses variations spectrales l'approche de fusion dèvelopèe se base sur la transformation en ondelettes et la transformation entre espaces de couleurs deux applications ont ètè conduites afin de valider le processus proposè. dans la première application, un ensemble de cinq classifications a ètè rèalisè sur les images HRV (XS) de SPOT de la règion d'oran la première est purement spectrale et les quatre autres utilisent en plus des canaux bruts, ceux de la texture-couleur estimès dans diffèrents espaces de couleur ( UVW,YIQ,ohta,la b) les rèsultats montrent,qu'en plus global de bonne classification obtenu par l'approche purement spectrale, l'information de texture-couleur(espace d'ohta) a permis une meilleure discrimination entre les thèmes texture-couleur (espace d'ohta) a permis une meilleure discrimination entre les thèmes prèsentant une importante confusion après classification obtenu par rapport à celui de 75.9/° donné par l'approche purement, spectrale, l'information de texture-couleur (espace d'Ohta) a permis une meilleire discrimination entre les thèmes présentant une importante confusion. En plus de la carte d'occupation du sol, le but de la deuxième application été de produire un masque délimitant les surfaces boisées dans un environnement urbain nord American, en utilisant les images Ikonos multispectrale. Le processus s'est déroulé en deux phases. La première a consisté en l'intégration de l'indice de texture-couleur issu de la fusion intégrative dans le processus classificatoire. La deixième phase avait pour but l'amélioration du résultat final de la classification par l'application d'une approche de post-classification contextuelle orienté-objet. Les résultats obtenus, en l'occurrence, un taux global de bonne classification de 82.42/° donné par la première phase du processus (intégration de la texture-couleur) et une amélioration de plus de 12/° apportée par la post-classification, montrent que le processus proposé est bien adapté aux images de très haute résolution géométrique.
Directeur de thèse :	M F BELBACHIR

Fusion et Classification Texturale Multi-Résolution des Images de Télédétection. [texte imprimé] / SAFIA Abdelmounaime, Auteur . - 2007 . - 195 p.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES
Mots-clés :	Fusion  ondelettes  texture-couleur.
Résumé :	l'objectif de ce travail est de tester l'apport de la fusion,par approche intègrative, de l'information texturale et colorimètrique à la classification des images satellitales ces deux informations sont souvent abordèes defaçon complètement sèparèe dans ce travail, elles sont fusionnèes en un seul indice dit texture-couleur, afin d'ètendre efficacement l'analyse de la texture aux images multispectrales pour cela, la repèsentation habituelle de la texture, fondèe sur la prise en compte des variations locles de contrate, est enrichie par l'adjonction d'une connaissance sur ses variations spectrales l'approche de fusion dèvelopèe se base sur la transformation en ondelettes et la transformation entre espaces de couleurs deux applications ont ètè conduites afin de valider le processus proposè. dans la première application, un ensemble de cinq classifications a ètè rèalisè sur les images HRV (XS) de SPOT de la règion d'oran la première est purement spectrale et les quatre autres utilisent en plus des canaux bruts, ceux de la texture-couleur estimès dans diffèrents espaces de couleur ( UVW,YIQ,ohta,la b) les rèsultats montrent,qu'en plus global de bonne classification obtenu par l'approche purement spectrale, l'information de texture-couleur(espace d'ohta) a permis une meilleure discrimination entre les thèmes texture-couleur (espace d'ohta) a permis une meilleure discrimination entre les thèmes prèsentant une importante confusion après classification obtenu par rapport à celui de 75.9/° donné par l'approche purement, spectrale, l'information de texture-couleur (espace d'Ohta) a permis une meilleire discrimination entre les thèmes présentant une importante confusion. En plus de la carte d'occupation du sol, le but de la deuxième application été de produire un masque délimitant les surfaces boisées dans un environnement urbain nord American, en utilisant les images Ikonos multispectrale. Le processus s'est déroulé en deux phases. La première a consisté en l'intégration de l'indice de texture-couleur issu de la fusion intégrative dans le processus classificatoire. La deixième phase avait pour but l'amélioration du résultat final de la classification par l'application d'une approche de post-classification contextuelle orienté-objet. Les résultats obtenus, en l'occurrence, un taux global de bonne classification de 82.42/° donné par la première phase du processus (intégration de la texture-couleur) et une amélioration de plus de 12/° apportée par la post-classification, montrent que le processus proposé est bien adapté aux images de très haute résolution géométrique.
Directeur de thèse :	M F BELBACHIR