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Statistical and operational performance assessment of multitemporal SAR image filtering / Emmanuel Trouvé in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 11 (November 2003)
[article]
Titre : Statistical and operational performance assessment of multitemporal SAR image filtering Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Trouvé, Auteur ; Y. Chambenoit, Auteur ; N. Classeau, Auteur ; Philippe Bolon, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 2519 - 2530 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtre de déchatoiement
[Termes IGN] image ERS-SAR
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (Auteur) Multitemporal synthetic aperture radar (SAR) image filtering is a useful pre-processing step for many applications that require speckle reduction. Several multitemporal filters are now available with very different characteristics. In this paper, the performance of three multitemporal filters is assessed with respect to statistical and operational criteria. Statistical criteria include measures of bias, noise reduction, and preservation of both spatial and temporal information. Operational criteria evaluate the accuracy of manual detection of geographical features such as points, lines and surfaces. This study was carried out with the help of ten photo-interpreters. It uses a set of seven multitemporal SAR images from the European Remote Sensing 1 (ERS-1) satellite. It provide guidelines to select multitemporal filters according to the application and the subsequent processing. Numéro de notice : A2003-320 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.817270 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.817270 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22616
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 11 (November 2003) . - pp 2519 - 2530[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03111 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Segmentation d'images : coopération, fusion, évaluation / Riad Kara-Falah (1995)
Titre : Segmentation d'images : coopération, fusion, évaluation Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Riad Kara-Falah, Auteur ; Philippe Bolon, Directeur de thèse Editeur : Chambéry : Université de Savoie Année de publication : 1995 Importance : 151 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse présentée pour obtenir le titre de docteur, spécialité Électronique, Électrotechnique, AutomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] segmentation en régionsIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le principe consiste à utiliser la redondance entre les résultats obtenus par plusieurs segmentations «région» afin de localiser des germes qui ont une grande certitude d'appartenir à des régions homogènes. A partir de ces germes une procédure de croissance de régions basée sur les caractéristiques des germes permet d'agglomérer progressivement les pixels hors germes. Le processus est contrôlé par le gradient de l'image afin d'obtenir une meilleure précision sur les frontières des régions extraites. Les germes sont extraits par un mécanisme de fusion de plusieurs segmentations primaires. Ce mécanisme permet également de proposer une segmentation consensus entre les segmentations de départ. 2) Caractérisation quantitative du résultat de la segmentation: La mesure couramment utilisée est basée sur le pourcentage des pixels mal classés entre le résultat fourni par un algorithme de segmentation et une segmentation de référence. Cette mesure reste insuffisante car elle ignore toute information spatiale sur la localisation des frontières des régions. La nouvelle mesure proposée tient compte à la fois du nombre de pixels mal classés et de leurs localisations. Cette mesure de dissimilarité permet l'évaluation numérique du résultat d'un algorithme de segmentation sur des images où l'on connaît la segmentation de référence. De plus, elle permet d'étendre à l'espace des segmentations certaines techniques de filtrage développées dans le cas de signaux scalaires. Note de contenu : Introduction
1. La segmentation d'image
1.1. Généralité
1.2. L'approche "frontière" de la segmentation
1.3. L'approche "région" de la segmentation
1.4. Approche "coopérative de la segmentation"
1.5. Conclusion
2. Une approche coopérative de la segmentation
2.1. Introduction
2.2. Fusion des résultats en segmentation
2.3. Une approche coopérative en segmentation
2.4. Conclusion
3. Évaluation quantitative du résultat de la segmentation
3.1. Introduction
3.2. L'évaluation se référant à l'image originale
3.3. Évaluation par comparaison avec une segmentation de référence
3.4. Résultats expérimentaux
4. Résultats expérimentaux
4.1. Introduction
4.2. Fusion de plusieurs segmentations
4.3. Segmentation par l'approche germes-croissance-fusion
4.4. Applications de la mesure de dissimilarité entre segmentations
4.5. Conclusion
ConclusionNuméro de notice : 19951 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Électronique, Électrotechnique, Automatique : Chambéry : 1995 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86265 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19951-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible