Segmentation d’images par modèles AM-FM Application aux images Sonar et MSG
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Date
2016-05-15
Authors
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Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Dans cette thèse, l’approche AM-FM (Amplitude Modulation - Frequency Modulation) est employée pour segmenter des images numériques à haute résolution, respectivement collectées par un sonar et par un satellite d’observation météorologique. Ce type de segmentation a pour but de nous aider, d’une part, à la détection d’objets métalliques dans la mer avec le sonar et, d’autre part, à l’identification de la couverture nuageuse dans les images satellitaires. Cette approche est principalement basée sur l’algorithme de démodulation DESA (Discrete Energy Separation Algorithm) où l’opérateur d’énergie de Teager- Kaiser (TKEO) agit en tant que discriminateur de données. La Transformation de Karhunen – Loeve (KLT) est ensuite utilisée pour sélectionner les paramètres dominants caractérisant l’énergie générée par TKEO. Finalement, ces paramètres sont utilisés pour déterminer les composantes AM-FM et segmenter les images étudiées via la classification par les K-means. Dans une première étape, le modèle AM-FM ainsi décrit, a été associé à des filtres de Gabor. Grâce à cette méthode, des objets tels que les mines et les obus, sont mieux différenciés et leur contour, bien reproduits dans les images sonar. Dans une seconde étape, le modèle AM-FM sans filtres de Gabor, a été appliqué à un ensemble d’images collectées par Météosat 9 (MSG-2) dans les canaux VIS0.6, VIS0.8 et IR1.6 au dessus de l’Afrique du Nord. Grâce, à ce traitement multi-spectral où le filtrage de Gabor est inutile, le contour des terres et des mers est bien reproduit, et les divers types de nuages sont détectés et identifiés.
Description
89 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Sonar, AM- FM, MSG, TKEO, Texture, Segmentation D'image
Citation
Option : Télédétection