Descripteur
Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > analyse texturale
analyse texturaleVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (280)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Annales de stage, année universitaire 1995-1996 / Aurélie Bouillon (1996)
Titre : Annales de stage, année universitaire 1995-1996 Type de document : Mémoire Auteurs : Aurélie Bouillon, Auteur ; Daniel Preux, Auteur ; Arnaud De La Losa , Auteur ; H. Pichon, Auteur ; Gilles Michel, Auteur ; Alain Mansard, Auteur ; V. Puybonnieux-Texier, Auteur ; Fabrice Hontaas, Auteur Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN (1940-2007) Année de publication : 1996 Importance : 34 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] altimétrie
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] ArcInfo
[Termes IGN] Caen
[Termes IGN] cartographie militaire
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] ERS
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] modèle de Markov
[Termes IGN] pollution
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] radiométrie
[Termes IGN] segmentation dynamique
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Numéro de notice : 65870 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire Master 2 IG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=53344 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 65870-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Apport de la modélisation markovienne à l'étude multitemporelle d'images SAR / H. Pichon (1996)
Titre : Apport de la modélisation markovienne à l'étude multitemporelle d'images SAR Type de document : Mémoire Auteurs : H. Pichon, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 1996 Importance : 55 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire, DEA sciences de l'information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] modèle de MarkovIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Numéro de notice : 64683 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : Département IMAGE (ENST) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=53279 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 64683-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible 64683-02 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Contribution de données multi-temporelles à l'amélioration radiométrique et à l'utilisation d'images de radars à synthèse d'ouverture / J. Bruniquel (1996)
Titre : Contribution de données multi-temporelles à l'amélioration radiométrique et à l'utilisation d'images de radars à synthèse d'ouverture Type de document : Thèse/HDR Auteurs : J. Bruniquel, Auteur ; G. Vedrenne, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 1996 Importance : 203 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du diplôme de doctorat, mention traitement d'images radarLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] accentuation d'image
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] état de surface
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] qualité radiométrique (image)
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] valeur radiométriqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les lancements récents de plusieurs satellites d'observation de la Terre utilisant des Radars à Synthèse d'Ouverture (RSO) opérant quelles que soient les conditions météorologiques, offrent l'opportunité d'exploiter de longues séries temporelles d'images. L'utilisation de données multi-temporelles permet l'interférométrie et la détection des changements d'état de surface. La variation radiométrique entre les dates et la cohérence sont deux variables utilisées largement. Cependant, dû à la nature cohérente de l'éclairement, le speckle pertube l'exploitation des données. Jusqu'à présent, la réduction nécessaire du speckle s'effectuait date par date au moyen de filtres spatiaux qui détériorent la résolution géométrique. L'objectif principal de cette thèse est d'utiliser la diversité de plusieurs images afin d'améliorer la radiométrie d'une série d'images RSO. Diverses sommations pixel à pixel de plusieurs canaux sont développées permettant de réduire le speckle tout en conservant l'information radiométrique de chaque image de la série. Pour les données complexes, le Whitening Filter permet une réduction optimale et constante du speckle. Pour les données intensités, il est montré qu'une sommation à compensation radiométrique et texturale préseve de manière très satisfaisante la résolution spatiale. Enfin, la combinaison d'une sommation multi-canal couplée à un filtre spatial permet d'obtenir un excellent compromis entre la résolution radiométrique et spatiale. De plus, le speckle rend très incertaine l'estimation des différentes variables rencontrées dans l'analyse des séries temporelles. Une étude statistique approfondie a permis de quantifier l'effet du speckle et d'établir des estimateurs appropriés. Enfin, la complexité de l'interaction de l'onde émise avec le milieu naturel rend leur interprétation physique difficile. Une approche simplifiée est abordée de manière à relier qualitativement, les changements de surface aux indices apportés par l'imagerie temporelle. Numéro de notice : 45117 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Traitement d'images radar : Toulouse 3 : 1996 Organisme de stage : Centre d'Etude Spatiale des Rayonneemnts (CESR) et au Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphère (CESBIO) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45556 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 45117-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Caractérisation neuronale des propriétés texturales des images radar à synthèse d'ouverture ERS1 et JERS1 / Philippe Mainguenaud in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 140 (Octobre 1995)
[article]
Titre : Caractérisation neuronale des propriétés texturales des images radar à synthèse d'ouverture ERS1 et JERS1 Type de document : Article/Communication Auteurs : Philippe Mainguenaud, Auteur ; Robert Jeansoulin, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 1995 Article en page(s) : pp 26 - 35 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] image ERS-SAR
[Termes IGN] image JERS
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (Auteur) Le travail de classification d'images RSO est rendu difficile par la nature même du signal reçu puisque la représentation d'un pixel-sol est obtenue comme la somme des échos électromagnétiques d'un grand nombre de constituants élémentaires. Il en résulte pour l'image une granularité (speckle) qui rend délicate voire impossible l'utilisation des algorithmes classiques du traitement d'images. Ces images nécessitent un codage préalable de l'information afin de tenter une reconnaissance texturale des zones. Nous utilisons les méthodes neuronales pour construire des règles de classement à partir de zones exemples. Notre réflexion s'est donc portée sur le type de codage le plus approprié pour rendre compte au mieux des différences de nature physique entre les différents états de surface que nous analysons. Nous avons cherché la meilleure configuration de ces données et de l'architecture neuronale pour améliorer les caractéristiques de l'image apprises par le réseau. Certaines méthodes de filtrage peuvent modifier la distribution spatiale des pixels. Appliquer ces types de filtres sur l'image brute permet de créer "artificiellement" un grand nombre d'information de texture pour caractériser ses modifications sous l'effet des filtres utilisés. Nous développons l'approche "hiérarchique" de l'apprentissage afin de faciliter le travail de discrimination du réseau. Enfin, nous cherchons à généraliser ces travaux à l'image entière afin de tester l'efficacité de ces techniques de classification sur des images radar. Numéro de notice : A1995-023 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89491
in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection] > n° 140 (Octobre 1995) . - pp 26 - 35[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-95041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Caractérisation des textures d'images radar par réseaux de neurones / Philippe Mainguenaud (1995)
Titre : Caractérisation des textures d'images radar par réseaux de neurones Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Philippe Mainguenaud, Auteur ; Jean Devars, Directeur de thèse ; Robert Jeansoulin, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université de Paris 6 Pierre et Marie Curie Année de publication : 1995 Importance : 208 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée à l'Université Pierre et Marie Curie spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de règles
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] fréquence
[Termes IGN] Guyane (département français)
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] texture d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Ce travail a pour but de caractériser les propriétés texturales présentes dans les images radar SAR afin de réaliser une classification efficace des différentes zones. Les images traitées concernent des zones de Guyane dans le cadre du projet pilote PPF12 de l'environnement fluvial et côtier en Guyane française. Ce type d'image interdit toute hypothèse sur les distributions statistiques des niveaux de gris de chacune des classes. Notre travail a consisté à sélectionner les méthodes neuronales afin de construire des règles d'apprentissage des propriétés texturales des niveaux de gris. Nous avons tout d'abord étudié l'étalement spatial de la texture. Pour cette taille de fenêtre d'analyse, nous avons évalué le codage qui fournissait les meilleurs taux d'apprentissage au sens neuronal. Notre choix s'est porté sur le classique spectre de Fourier. Apres avoir vérifié l'amélioration apportée par le couplage des données multi-temporelles, nous cherchons le moyen d'atteindre des résultats similaires à partir d'une seule image source. Pour ce faire, nous filtrons l'image brute pour extraire certaines propriétés texturales au détriment de certaines autres. Le couplage des informations des images brutes et filtrées permet d'approcher les résultats obtenus par des données multi-temporelles lorsque celle-ci existe. Nous introduisons l’approche hiérarchique dans les méthodes neuronales pour accélérer et améliorer la qualité de l'apprentissage. Cette décomposition permet d'obtenir de très nettes améliorations qui se concrétisent par une classification automatique et assez détaillée des différentes images testées. Nous avons comparé notre approche avec la méthode des (k) plus proches voisins. Cette comparaison fait apparaitre une plus grande homogénéité dans la classification pour les méthodes neuronales. Malgré les résultats satisfaisants que nous avons obtenus, nous avons étudié plus en détail l'influence des différentes fréquences sélectionnées sur la rapidité et la qualité de l'apprentissage. Note de contenu : 1. Introduction
2. Méthodes de reconnaissance en imagerie
2.1. Codage et classification
2.2. Les réseaux connexionnistes
3. Codage de l'information
3.1. Moments, contours, Textures
3.2. Codage de l'information texturale
3.3. Modifications des textures
3.4. Architecture neuronale du couplage des informations
3.5. Classification neuronale des textures de Brodatz
4. Introduction à l'imagerie radar
4.1. Principe et fonctionnement du radar
4.2. Formation des images radar
4.3. Propriétés diélectriques des cibles
4.4. Caractéristiques des images radar de Guyane
4.5. Présentation des zones de test de texture
5. Apprentissage des textures radar
5.1.Dimensions spatiales de la texture
5.2. Codage de l'information texturale
5.3. Apprentissage "multi-source"
5.4. Apprentissage hiérarchique
5.5. Influence de la taille du vecteur de texture
6. Généralisation des apprentissages
6.1. Technique de généralisation
6.2. Comparaison des différentes méthodes de classification
7. Conclusion
8. Annexe concernant la signification physique de la textureNuméro de notice : 19350 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Paris 6 : 1995 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81971 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19350-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible Etude multitemporelle d'images radar ERS-1 / Paul Leroy (1995)PermalinkSegmentation de photographies aériennes numérisées : délimitation globale de la végétation et extraction d’informations structurelles / Rémi Jayer (1995)PermalinkTechniques de reconstruction globale par analyse de paires d'images stéréoscopiques / Jean-Marc Vezien (1995)PermalinkUtilisation de l'information de phase en segmentation et classification des images texturées / Suk Yum-Oh (1995)PermalinkAutoregressive Modelle für die Texturanalyse in digitalen Bildern / Yue Pan (1994)PermalinkContribution à l’analyse automatique de documents cartographiques : interprétation de données cadastrales / Jean-Marc Ogier (1994)PermalinkContribution de la télédétection spatiale à la caractérisation des systèmes de production agricole en Thaïlande du sud (provinces de Phatthalung et Songkhla) / N. Panapitukkul (1994)PermalinkDétection des rangées d'arbres près des routes / Fabrice Lecourt (1994)PermalinkImage and signal processing for remote sensing, 26-30 september 1994, Rome, Italy / Jacky Desachy (1994)PermalinkTélédétection et combinaison d'informations géographiques en mode image : application à l'aménagement de l'estuaire de la Seine, Volume 1. Mémoire / Alban Bourcier (1994)Permalink