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Amélioration des résolutions spatiale et spectrale d’images satellitaires par réseaux antagonistes / Anaïs Gastineau (2021)  

Public Titre : Amélioration des résolutions spatiale et spectrale d’images satellitaires par réseaux antagonistes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anaïs Gastineau, Auteur ; Jean-François Aujol, Directeur de thèse ; Yannick Berthoumieu, Directeur de thèse Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2021 Importance : 111 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Bordeaux, spécialité Mathématiques appliquées et calcul scientifique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image panchromatique [Termes IGN] limite de résolution géométrique [Termes IGN] limite de résolution spectrale [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] pansharpening (fusion d'images) [Termes IGN] réseau antagoniste génératif Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) De plus en plus d'applications, telles que la cartographie ou la classification de l'occupation des sols, nécessitent des images hautes résolutions de la surface de la Terre, mais ces données ne sont pas toujours disponibles. Ainsi, cette thèse porte sur le problème de fusion d'images panchromatiques et multispectrales dans le but d'exploiter au mieux les richesses spatiale et spectrale de chacune de ces données. Pour atteindre cet objectif, cette thèse explore plusieurs aspects liés à l'optimisation du problème ou bien aux architectures considérées.De manière générale, la paramétrisation des réseaux convolutifs est souvent suffisante pour supporter la diversité des problèmes rencontrés. La base de données d'apprentissage est alors considérée comme le vecteur principal de conditionnement au problème traité. Ainsi, dans un contexte de réseaux antagonistes génératifs, nous proposons d'intégrer une modélisation plus fine du problème de "pansharpening" quant à la conception même du réseau. Nous avons également évalué l'impact sur les performances de reconstruction de différentes formulations de la fonctionnelle globale à minimiser tenant compte des spécificités de l'application.Dans un premier temps, nous étudions les différents types de régularisation existant dans un cadre variationnel pour ensuite utiliser cette connaissance afin d'ajouter ce type de contraintes géométrique et spectrale dans la fonction de perte du générateur.Dans un second temps, nous étudions des solutions liées aux architectures considérées pour le générateur et le discriminateur. En effet, nous proposons l'utilisation de plusieurs discriminateurs, chacun répondant à une tâche différente mais complémentaire. Le premier discriminateur se concentre sur la préservation de la résolution spatiale en prenant en compte la luminance et la composante infra-rouge, très informative d'un point de vue de la texture pour la végétation, des images satellites. Le second discriminateur préserve la résolution spectrale en comparant les composantes chromatiques Cb et Cr. Nous étudions également l'ajout de mécanismes d'attention dans le générateur. Nous considérons des mécanismes d'attention spatiale et spectrale pour améliorer la précision de reconstruction du générateur. En effet, ces mécanismes ont pour objectif d'attirer l'attention du générateur sur les parties de l'image les plus pertinentes pour améliorer le résultat.L'ensemble des pistes que nous avons explorées a conduit à des résultats convaincants, à la fois quantitatifs et visuels. En effet, nous avons pu observer une amélioration notable de la précision des reconstructions spatiale et spectrale, contribuant ainsi à résoudre le problème de fusion d'images panchromatique et multispectrale. Note de contenu : 1- Introduction 2- État-de-l’art général 3- Fusion d’images non locale préservant la géométrie basée sur les méthodes variationnelles 4- Reconstruction de la géométrie par l’utilisation de GANs 5- Préservation des résolutions spatiale et spectrale dans un cadre GAN basé multidiscriminateur 6- Reconstructions spatiale et spectrale basées sur l’utilisation de mécanismes d’attention 7- Conclusion : bilan et perspectives Numéro de notice : 28630 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques appliquées et calcul scientifique : Bordeaux : 2021 Organisme de stage : Laboratoire de l'intégration du matériau au système DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03519655/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99620