Showing papers by "Florence Tupin published in 1997"

Reconnaissance des formes et analyse de scenes en imagerie radar a ouverture synthetique

Abstract: Les capteurs radars connaissent aujourd'hui un formidable essor. Outre leur capacite a penetrer le couvert nuageux, ce sont surtout les nouvelles informations qu'ils apportent qu'il est interessant d'exploiter. L'objectif de cette these est de developper des outils automatiques ou semi-automatiques capables d'extraire des informations cartographiques d'une image radar obtenue par satellite : detection d'objets structurant le paysage (reseaux routiers, fluviaux), segmentation et classification de regions (villes, parcellaire, zones de relief), pour en donner une premiere interpretation. Cette these s'articule en deux grandes parties ; une partie de developpement d'outils elementaires permettant de mettre en evidence des objets specifiques et une partie d'interpretation proprement dite qui realise la fusion des resultats obtenus. La premiere partie de ce travail se decompose elle-meme en deux temps. Dans un premier temps, des techniques de bas-niveau s'appuyant sur les proprietes statistiques de l'image radar ont ete developpees. Un detecteur de structures lineaires tenant compte du phenomene de speckle a ete mis au point et une etude statistique approfondie de son comportement a ete effectuee. Parallelement, plusieurs discriminateurs texturaux ont ete proposes et testes pour l'analyse des structures surfaciques, permettant de caracteriser les regions homogenes (comme certains types de vegetation, la mer calme) et heterogenes (principalement le tissu urbain) des images. Dans un second temps, l'utilisation de techniques de plus haut niveau a permis d'extraire les elements caracteristiques du paysage. Nos efforts ont particulierement portes sur la detection du reseau routier, difficilement visible en raison du phenomene de speckle, et une methode originale s'appuyant sur un champ de markov defini sur un graphe de segments a ete proposee. La seconde partie de cette these consiste a mettre en commun en les faisant cooperer les differentes informations extraites pour obtenir une sorte de cartographie du paysage. Pour realiser la fusion des differentes mesures delivrees par les operateurs precedemment evoques, nous avons choisi d'utiliser la theorie des croyances de dempster et shafer et la regle de combinaison orthogonale associee. Finalement, des relations contextuelles entre les objets, introduites en utilisant une modelisation markovienne sur le graphe d'adjacence des regions, permettent de lever les dernieres ambiguites de l'interpretation.

Restoration of SAR Images Using Recovery of Discontinuities and Non-linear Optimization

Abstract: In this paper, we study the behaviour of contour recovery when filtering radar images. We start from recent methods lying on an equivalence scheme between implicit and explicit boundary processes in image restoration [1, 2]. Here we extend them to the processing of synthetic aperture radar (SAR) images. First we set up a general bayesian frame enabling recovery of discontinuities in such restoration methods. Then we exhibit an extension of the Geman-Reynolds-Charbonnier theorem allowing convenient filtering of SAR images. Due to the high dynamics of radar ERS-1 images, a deterministic algorithm is proposed integrating different statistical hypotheses for observation and regularization parts. Besides, we use a well-adapted SAR edge detector instead of the usual gradient in the boundary estimation step of an iterative boundary/intensity restoration algorithm. Intensities are then estimated with a deterministic non-linear method. Finally, the particular behaviour or radar statistics (χ law) lead us to define a new potential function adapted to speckle regularization while respecting region discontinuities.

Images de radar à Ouverture synthétique : transformée de Mellin et multirésolution

Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) provides characteristic images speckle of which make them harder to analyse. Speckle can be modeled by an almost unknown method : the Mellin convolution, based on the Mellin transform. By this way, the texture of SAR images can be easily characterized. A multiresolution approach yields statistical models which can be better analysed by this way.

A Graph-Based Representation to Detect Linear Features.

Abstract: Graph-based representations of the scene are well adapted to introduce high-level knowledge in image segmentation. The problem consists then in searching the graph configuration or labeling minimizing some cost function. In the case of local relationships between the graph nodes, the Markovian framework and simulated annealing algorithms provide some answers to this question.