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Contribution à la fusion de données pour les systèmes géographiques / OUAHAB Abdelwahab 

Public ISBD Titre : Contribution à la fusion de données pour les systèmes géographiques Type de document : document électronique Auteurs : OUAHAB Abdelwahab, Auteur Année de publication : 2020-2021 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES Mots-clés : IKONOS, pan-sharpening, fusion, entropie, FFO, panchromatique, optimisation. IKONOS, pan-sharpening , fusion, entropy, panchromatic, optimization Résumé : Dans la plupart des satellites, les systèmes d’acquisition d’images ont des capteurs qui permettent l'acquisition d’une image panchromatique (PAN) à haute résolution spatiale et d'une image multispectrale (MS) à basse résolution spatiale comme IKONOS, QuickBird et ALSAT-2A. Pour récupérer une image multispectrale à haute résolution spatiale, on utilise une technique de fusion d'image appelée pansharpening, qui est l'objectif principal de cette thèse. La plupart des méthodes de fusion existantes dans la littérature injectent les détails hautes fréquences de l’image PAN dans l’image MS. Le principal problème de cette procédure est la saturation de l’image fusionnée. La plupart des méthodes ont essayé de réduire cet inconvénient en utilisant une pondération de bande. Ceci à permis de réduire la saturation. Une amélioration est obtenue en pondérant la bande insérée par un coefficient variable. Pour calculer mieux ces coefficients, dans cette thèse, nous proposons deux contributions. Dans la première contribution, nous développons une méthode de pan-sharpening qui utilise des paramètres locaux et globaux pour calculer la portion de détails à injecter dans l'image MS. Nous estimons les paramètres globaux par FFO (Fruit fly optimisation) et les paramètres locaux à l’aide de l'entropie. Dans la deuxième contribution nous développons une nouvelle stratégie basée sur GIHS (Generalized Intensity-Hue-Saturation ) appelée GIHS-FFO pour la fusion d'images satellitaires. Nous cherchons les poids optimaux qui permettent de réduire la différence entre la composante d'intensité et l'image PAN. Nous adaptons FFO (Fruit Fly Optimization) pour calculer ces poids. Nous réalisons l’évaluation des deux méthodes sur deux volets : qualitative et quantitative à partir des images issues des satellites IKONOS, Pléiades et ALSAT-2A. L'évaluations qualitatives et quantitatives montrons la capacité des méthodes proposées à préserver les informations spectrales lors de l’ajout des détails spatiaux. In the most satellites, image acquisition systems have sensors that allow the acquisition of a panchromatic image (PAN) with high spatial resolution and a multispectral image (MS) with low spatial resolution like IKONOS, QuickBird and ALSAT-2A. To get a high spatial resolution multispectral image, we use an image fusion technique called pan-sharpening, which is the main objective of this thesis. Most of the existing fusion methods in the literature inject the high frequency details of the PAN image into the MS image. The main problem with this procedure is the saturation of the merged image. Most methods have attempted to reduce this drawback by using weighting coefficients. This work is abl to reduce the saturation. An improvement is obtained by weighting the inserted band by a variable coefficient. To better calculate these coefficients, in this thesis, we propose two contributions. In the first contribution, we develop a pan-sharpening method which uses local and global parameters to calculate the portion of details to be injected into the MS image. We estimate the global parameters by FFO (Fruit fly optimization) and the local parameters using entropy. In the second contribution, we develop a new strategy based on GIHS (Generalized Intensity-Hue-Saturation) called GIHS-FFO for the fusion of satellite images. We are looking for optimal weights that reduce the difference between the intensity component and the PAN image. We adapt FFO (Fruit Fly Optimization) to calculate these weights. We carry out the evaluation of the two methods on two components: qualitative and quantitative from images from the IKONOS, Pléiades and ALSAT-2A satellites. Qualitative and quantitative evaluations show the ability of the proposed methods to preserve spectral information when adding spatial details. Directeur de thèse : BELBACHIR Mohamed Faouzi Contribution à la fusion de données pour les systèmes géographiques [document électronique] / OUAHAB Abdelwahab, Auteur . - 2020-2021 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES Mots-clés : IKONOS, pan-sharpening, fusion, entropie, FFO, panchromatique, optimisation. IKONOS, pan-sharpening , fusion, entropy, panchromatic, optimization Résumé : Dans la plupart des satellites, les systèmes d’acquisition d’images ont des capteurs qui permettent l'acquisition d’une image panchromatique (PAN) à haute résolution spatiale et d'une image multispectrale (MS) à basse résolution spatiale comme IKONOS, QuickBird et ALSAT-2A. Pour récupérer une image multispectrale à haute résolution spatiale, on utilise une technique de fusion d'image appelée pansharpening, qui est l'objectif principal de cette thèse. La plupart des méthodes de fusion existantes dans la littérature injectent les détails hautes fréquences de l’image PAN dans l’image MS. Le principal problème de cette procédure est la saturation de l’image fusionnée. La plupart des méthodes ont essayé de réduire cet inconvénient en utilisant une pondération de bande. Ceci à permis de réduire la saturation. Une amélioration est obtenue en pondérant la bande insérée par un coefficient variable. Pour calculer mieux ces coefficients, dans cette thèse, nous proposons deux contributions. Dans la première contribution, nous développons une méthode de pan-sharpening qui utilise des paramètres locaux et globaux pour calculer la portion de détails à injecter dans l'image MS. Nous estimons les paramètres globaux par FFO (Fruit fly optimisation) et les paramètres locaux à l’aide de l'entropie. Dans la deuxième contribution nous développons une nouvelle stratégie basée sur GIHS (Generalized Intensity-Hue-Saturation ) appelée GIHS-FFO pour la fusion d'images satellitaires. Nous cherchons les poids optimaux qui permettent de réduire la différence entre la composante d'intensité et l'image PAN. Nous adaptons FFO (Fruit Fly Optimization) pour calculer ces poids. Nous réalisons l’évaluation des deux méthodes sur deux volets : qualitative et quantitative à partir des images issues des satellites IKONOS, Pléiades et ALSAT-2A. L'évaluations qualitatives et quantitatives montrons la capacité des méthodes proposées à préserver les informations spectrales lors de l’ajout des détails spatiaux. In the most satellites, image acquisition systems have sensors that allow the acquisition of a panchromatic image (PAN) with high spatial resolution and a multispectral image (MS) with low spatial resolution like IKONOS, QuickBird and ALSAT-2A. To get a high spatial resolution multispectral image, we use an image fusion technique called pan-sharpening, which is the main objective of this thesis. Most of the existing fusion methods in the literature inject the high frequency details of the PAN image into the MS image. The main problem with this procedure is the saturation of the merged image. Most methods have attempted to reduce this drawback by using weighting coefficients. This work is abl to reduce the saturation. An improvement is obtained by weighting the inserted band by a variable coefficient. To better calculate these coefficients, in this thesis, we propose two contributions. In the first contribution, we develop a pan-sharpening method which uses local and global parameters to calculate the portion of details to be injected into the MS image. We estimate the global parameters by FFO (Fruit fly optimization) and the local parameters using entropy. In the second contribution, we develop a new strategy based on GIHS (Generalized Intensity-Hue-Saturation) called GIHS-FFO for the fusion of satellite images. We are looking for optimal weights that reduce the difference between the intensity component and the PAN image. We adapt FFO (Fruit Fly Optimization) to calculate these weights. We carry out the evaluation of the two methods on two components: qualitative and quantitative from images from the IKONOS, Pléiades and ALSAT-2A satellites. Qualitative and quantitative evaluations show the ability of the proposed methods to preserve spectral information when adding spatial details. Directeur de thèse : BELBACHIR Mohamed Faouzi

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1802	02-09-605	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

Documents numériques

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