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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > probabilités > stochastique > modèle stochastique
modèle stochastiqueSynonyme(s)modèle probabiliste |
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The effect of modified Markov random fields on the local minima occurrence in microwave imaging / G. Ferraiuolo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 5 (May 2003)
[article]
Titre : The effect of modified Markov random fields on the local minima occurrence in microwave imaging Type de document : Article/Communication Auteurs : G. Ferraiuolo, Auteur ; Vito Pascazio, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 1043 - 1055 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] hyperfréquence
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] tomographieRésumé : (Auteur) The application of a maximum a posteriori estimation method for microwave imaging that makes use of a Markov random field (MRF) a priori statistical model is presented in this paper. In particular, the MRF family adopted is generalized for complex profiles, characterized by a quadratic energy function and "modified" such to make it possible to statistically represent spatial interactions between real and imaginary parts. Thanks to its peculiarities, the use of this approach simultaneously favors in many cases well posedness and robustness against local minima occurrence, as well as high quality in the reconstructed images. Numerical results show the performance of the method. Numéro de notice : A2003-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.811549 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.811549 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22500
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 5 (May 2003) . - pp 1043 - 1055[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Unsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields / R. Fjortoft in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)
[article]
Titre : Unsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Fjortoft, Auteur ; Y. Delignon, Auteur ; W. Pieczynski, Auteur ; M. Sigelle, Auteur ; Florence Tupin, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 675 - 686 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] image radarRésumé : (Auteur) Due to the enormous quantity of radar images acquired by satellites and through shuttle missions, there is an evident need for efficient automatic analysis tools. This paper describes unsupervised classification of radar images in the framework of hidden Markov models and generalized mixture estimation. Hidden Markov chain models, applied to a Hilbert-Peano scan of the image, constitute a fast and robust alternative to hidden Markov random field models for spatial regularization of image analysis problems, even though the latter provide a finer and more intuitive modeling of spatial relationships. We here compare the two approaches and show that they can be combined in a way that conserves their respective advantages. We also describe how the distribution families and parameters of classes with constant or textured radar reflectivity can he determined through generalized mixture estimation. Sample results obtained on real and simulated radar images are presented. Numéro de notice : A2003-119 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2003.809940 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.809940 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22415
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 41 n° 3 (March 2003) . - pp 675 - 686[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-03031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Étude des incertitudes lors de calculs de risques d'inondations / Julien Ah Pine (2003)
Titre : Étude des incertitudes lors de calculs de risques d'inondations Type de document : Mémoire Auteurs : Julien Ah Pine, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 6 Pierre et Marie Curie Année de publication : 2003 Importance : 70 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de DEA de statistiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] risque naturelIndex. décimale : DEA Divers DEA et quelques masters actuels de recherche Résumé : (Auteur) Ce présent mémoire a pour modeste objectif de poser une première pierre quant à la problématique de la modélisation d'un champ d'erreurs en vue des applications en géophysique, comme le calcul de risque d'inondations, au sein du laboratoire COGIT de l'IGN. Nous avons présenté les résultats correspondant à cinq types différents de modélisation de processus spatiaux. Chacun de ces modèles est intéressant d'un point de vue théorique, mais leurs apports respectifs quant à notre problématique de modélisation de champ d'erreurs issus de MNT restent à être confirmés par des mises en oeuvre pratiques. Note de contenu : 1) APPROCHE DESCRIPTIVE
1.1 Principes de la représentation du champ d'erreurs
1.2 Les différents générateurs de champs aléatoires
1.3 Principe de l'étude des influences des erreurs sur les paramètres topographiques
2) APPROCHE PROBABILISTE : EXTENSION DES PROCESSUS ARMA A UNE DIMENSION (1D) AUX PROCESSUS ARMA A DEUX DIMENSIONS (2D)
2.1 Représentation unilatérale d'un processus spatial ARMA
2.2 Représentation bilatérale d'un processus ARMA 2D
3) D'AUTRES APPROCHES PROBABILISTES : LES MODELES CONDITIONNELS DE J. BESAG ET LES PROCESSUS SEPARABLES DE R.J. MARTIN
3.1 les modèles conditionnels développés par J. Besag
3.2 Les processus séparables développés par R.J. Martin
4) LES PROCESSUS CONTINUS 2DNuméro de notice : 13135 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Mémoire DEA divers Organisme de stage : COGIT (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49892 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13135-01 DEA Livre Centre de documentation En réserve Mezzanine Disponible Gambling with randomness: the use of pseudo-random number generators in GIS / K. Van Niel in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 1 (february 2003)
[article]
Titre : Gambling with randomness: the use of pseudo-random number generators in GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : K. Van Niel, Auteur ; S.W. Laffan, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 49 - 68 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] simulationRésumé : (Auteur) Analyses within the field of GIS are increasingly applying stochastic methods and systems that make use of pseudo-random number generators (PRNGs). Examples include Monte Carlo techniques, dynamic modelling, stochastic simulation, artificial life and simulated data development. PRNGs have inherent biases, and this will in turn bias any analyses using them. Therefore, the validity of stochastic analyses is reliant on the PRNG employed. Despite this, the effect of PRNGs in spatial analyses has never been completely explored, particularly a comparison of different PRNGs. Exacerbating the problem is that GIS articles applying Monte Carlo or other stochastic methods rarely report which PRNG is employed. It thus appears likely that GIS researchers rarely, if ever, cheek the suitability of the PRNG employed for their analyses or simulations. This paper presents a discussion of some of the characteristics of PRNGs and specific issues from a geospatial standpoint, including a demonstration of the differences in the results of a Monte Carlo analysis obtained using two different PRNGs. It then makes recommendations for the application of PRNGs in spatial analyses, including recommending specific PRNGs that have attributes appropriate for geospatial analysis. The paper concludes with a call for more research into the application of PRNGs to spatial analyses to fully understand the impact of biases, especially before they are routinely used in the wider spatial analysis community. Numéro de notice : A2003-104 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/713811743 En ligne : https://doi.org/10.1080/713811743 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22400
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 17 n° 1 (february 2003) . - pp 49 - 68[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-03011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-03012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Le traitement des images / Henri Maître (2003)
Titre : Le traitement des images Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Henri Maître, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Hermès - Lavoisier Année de publication : 2003 Collection : Traitement du Signal et de l'Image Importance : 366 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0584-0 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] densité spectrale de puissance
[Termes IGN] dérivée partielle
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] échantillonnage d'image
[Termes IGN] espace colorimétrique
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] géomètrie algorithmique
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] modèle de Gauss-Markov
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] polygone
[Termes IGN] représentation discrète
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] segmentation en régions
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) Le traitement automatique des images par ordinateur nécessite la maîtrise d'une suite d'opérations dont cet ouvrage élabore l'analyse. Connaître les propriétés statistiques des images, procéder à leur échantillonnage pour réduire l'ensemble continu du monde observable en séries de valeurs discrètes, restaurer les images pour en corriger les dégradations, etc., toutes ces manipulations sont ici expliquées et les outils mathématiques qu'elles requièrent produits. Note de contenu : Chapitre 1. Propriétés statistiques des images / Henri MAÎTRE
1.1. Introduction
1.2. L'amplitude
1.3. Les sauts de l'amplitude
1.4. La fonction d'autocorrélation
1.5. Entropie
1.6. Modèles d'image
1.7. Les modèles invariants par changements d'échelle
1.8. Bibliographie
Chapitre 2. Echantillonnage des images et représentation fractale / Henri MAÎTRE
2.1. Les signaux monodimensionnels à bande limitée
2.2. Signaux réels
2.3. L'extension en dimension N
2.4. Le modèle fractal
2.5. Bibliographie
Chapitre 3. Représentations discrètes / Isabelle BLOCH
3.1. Introduction
3.2. Pavages et maillages
3.3. Topologie discrète
3.4. Représentations géométriques
3.5. Exemples de structures aléatoires
3.6. Fonction distance
3.7. Bibliographie
Chapitre 4. Restauration des images / Henri MAÎTRE
4.1. Le filtrage inverse
4.2. Défauts singuliers et mal conditionnés
4.3. Restauration des signaux bidimensionnels
4.4. La restauration itérative
4.5. L'estimation des défauts
4.6. Réduction des effets de bord
4.7. Bibliographie
Chapitre 5. Morphologie mathématique / Isabelle BLOCH
5.1. Introduction et préliminaires
5.2. Les quatre opérations
5.3. Cadre topologique
5.4. Cadre algébrique
5.5. Cadre probabiliste
5.6. Applications de l'érosion et de la dilatation
5.7. Applications de l'ouverture et de la fermeture
5.8. Transformation en tout ou rien et opérateurs dérivés
5.9. Géodésie
5.10. Ligne de partage des eaux
5.11. Conclusion
5.12. Bibliographie
Chapitre 6. Les champs de Markov / Florence TUPIN et Marc SIGELLE
6.1. Définition et simulation d'un champ de Markov
6.2. Applications : restauration et segmentation
6.3. Estimateurs dans un cadre markovien
6.4. Estimation des paramètres
6.5. Processus de bords
6.6. Graphes de primitives
6.7. Bibliographie
Chapitre 7. Ondelettes et traitement d'images / Béatrice PESQUET POPESCU et Jean Christophe PESQUET
7.1. Principes de l'analyse linéaire des images
7.2. Trames
7.3. Poursuite adaptative
7.4. Bibliographie
Chapitre 8. Les équations aux dérivées partielles / Yann GOUSSEAU
8.1. L'équation de la chaleur et ses limitations
8.2. Equations de diffusion non linéaires
8.3. EDP et analyse multiéchelle
8.4. Bibliographie
Chapitre 9. Prétraitements / Henri MAÎTRE
9.1. Les traitements photométriques ou colorimétriques
9.2. Suppression des bruits
9.3. Les filtres adaptatifs
9.4. Le rééchantillonnage des images
9.5. Bibliographie
Chapitre 10. Détection des contours dans les images / Henri MAÎTRE
10.1. Un modèle continu de contour
10.2. Les approches classiques
10.3. Les approches analytiques
10.4. Les contours actifs (snakes)
10.5. La poursuite et la fermeture des contours
10.6. Bibliographie
Chapitre 11. Segmentation par régions / Henri MAÎTRE
11.1 Les méthodes sur histogramme.
11.2. Les méthodes par transformation de régions
11.3. Les graphes d'adjacence
11.4. La méthode MDL : Minimum Description Length
11.5. Approche de Mumford et Shah
11.6.Bibliographie
Chapitre 12. Les textures / Henri MAÎTRE
12.1. Qu'est ce qu'une texture ?
12.4. Les approches par champs markoviens
12.5. Les méthodes structurales
12.6. Textures hétérogènes
12.7. Bibliographie
Chapitre 13. Description de contours et de formes / Henri MAÎTRE
13.1. Fonction caractéristique
13.2. Description de formes
13.3. Polygones de Guzman
13.4. Chames de Freeman
13.5. Descripteurs de Fourier
13.6. Approximations polynomiales
13.7. Transformation de Hough
13.8. Conclusion
13.9. BibliographieNuméro de notice : 69891 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49347 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 69891-03 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 69891-02 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 69891-01 DEP-TRC Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Segmentation temporelle et spatiale de données agricoles / J.F. Mari in Revue internationale de géomatique, vol 12 n° 4 (décembre 2002 – février 2003)PermalinkRoad detection in dense urban areas using SAR imagery and the usefulness of multiple views / Florence Tupin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 11 (November 2002)PermalinkClassification methods in GIS: information loss minimization for spatial data representation / Toshihiro Osaragi in GIS Geo-Informations-Systeme, vol 2002 n° 9 (September 2002)PermalinkStochastic assessment of GPS carrier phase measurements for precise static relative positioning / J. Wang in Journal of geodesy, vol 76 n° 2 (February 2002)PermalinkPermalinkA spectral mixture process conditioned by Gibbs-based partitioning / R.S. Rand in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)PermalinkModèles en analyse spatiale / Léna Sanders (2001)PermalinkZur Berücksichtigung der geometrischen Objektunsicherheit in der Geoinformatik / Michael Glemser (2001)PermalinkAccuracy of count data transferred through the areal weighting interpolation method / Yukio Sadahiro in International journal of geographical information science IJGIS, vol 14 n° 1 (january 2000)PermalinkEléments de modélisation pour l'analyse d'images / Bernard Chalmond (2000)Permalink