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Extraction d'éléments curvilignes guidée par des mécanismes attentionnels pour des images de télédétection : approche par fusion de données / Gilles Cotteret (2005)  

Public Titre : Extraction d'éléments curvilignes guidée par des mécanismes attentionnels pour des images de télédétection : approche par fusion de données Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gilles Cotteret, Auteur ; Bernard Moulin, Directeur de thèse ; Gérard Ligozat, Directeur de thèse Editeur : Québec : Université Laval Année de publication : 2005 Autre Editeur : Paris-Orsay : Université de Paris 11 Paris-Sud Centre d'Orsay Importance : 344 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de doctorat en cotutelle à la Faculté des études supérieures de l'Université Laval et à l'Université de Paris-Sud 11 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] algorithme de Douglas-Peucker [Termes IGN] courbe [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image radar [Termes IGN] niveau local [Termes IGN] objet géographique linéaire [Termes IGN] ondelette [Termes IGN] raisonnement spatial [Termes IGN] reconnaissance de formes [Termes IGN] vision Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'extraction d'éléments curvilignes d'images de télédétection, surtout proches de la limite de résolution ou lorsqu'elles sont bruitées, représente toujours un défi important pour les algorithmes informatiques, alors que pour les interprètes humains c'est une tâche immédiate. Dans ce travail une méthode novatrice est présentée pour guider l'extraction d'éléments curvilignes (routes, cours d'eau, etc) d'images de télédétection. Cette méthode a pour but de mettre à jour les systèmes d'informations géographiques (SIG) grâce à un modèle inédit (ELECA) qui comporte trois parties. Le modèle ELECA tire avantage de deux idées principales. Les données utilisées ne sont pas seulement les images de télédétection mais également les données des SIG qui ne sont pas nécessairement à jour. Le modèle s'appuie également sur des progrès récents des sciences psycho-cognitives en imitant partiellement le mouvement des yeux durant une recherche visuelle. Ainsi les trois parties du modèle ELECA sont (1) une méthode de recherche de l'information locale qui utilise un œil virtuel pour ne se focaliser qu'aux lieux d'information probable, évitant ainsi un traitement global de l'image ; (2) une méthode simple et rapide d'extraction de l'information locale par une adaptation astucieuse d'une analyse en composantes connexes ; et (3) une méthode originale de fusion des informations locales qui s'appuie sur des travaux de reconstruction de l'espace global par raisonnement spatial qualitatif. Le modèle ELECA évite de cette manière certains pièges dans lesquels tombent souvent les méthodes courantes/classiques. En particulier, la technique proposée peut être mise en œuvre pour des images partiellement masquées ou de basse résolution pour lesquelles seulement des interprètes humains peuvent traiter l'image présentement. La méthode a été aussi élaborée pour être rapide et efficace afin de pouvoir réaliser des mises à jour de SIG très rapides lorsque nécessaire. La dernière partie de ce travail est consacrée à l'élaboration d'une solution informatique supportant le modèle ELECA. Une architecture logicielle souple et adaptative est mise en avant, permettant l'intégration de développements ultérieurs pour le modèle. Enfin un volet algorithmique montre concrètement que les solutions du modèle ELECA sont implantables en termes informatiques. Note de contenu : 1. Cadre général 1.1. Introduction 1.2. Etat de l'art 2. Modèle d'extraction intelligente de données 2.1. Principes et objets de l'extraction d'objets linéaires 2.2. Guidage du regard virtuel 2.3. Extraction de l'information locale 2.4. Fusion des informations locales 3. Développement logiciel 3.1. Conception du système 3.2. Réalisation logicielle et enseignements tirés 4. Bilan 4.1. Contributions 4.2. Conclusions et perspectives Numéro de notice : 19325 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Paris 11 : 2005 Organisme de stage : Laboratoire d'informatique pour la mécanique et les sciences de l'ingénieur nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-00163679 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81903

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
19325-01	THESE	Livre	Centre de documentation	Thèses	Disponible