Caractérisation de texture par analyse en ondelettes complexes pour la segmentation d’image : applications en télédétection et en écologie forestière

par Pol Kennel

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Christophe Fiorio et de Frédéric Borne.


  • Résumé

    L'analyse des images numériques, bien que largement étudiée, reste encore aujourd'hui un réel défi. Avec pour objectifs la description pertinente et la reconnaissance sémantique du contenu de celles-ci, de nombreuses applications requièrent une attention particulière quant à cette analyse. Pour répondre à ces besoins, l'analyse du contenu des images est réalisée de façon automatique grâce à des méthodes informatiques se rapprochant par exemple des mathématiques, des statistiques, de la physique. Une façon pertinente et reconnue de représenter les objets observés dans les images réside dans leur segmentation. Couplée à la classification, la segmentation permet une ségrégation sémantique de ces objets. Cependant, les méthodes existantes ne peuvent être considérées comme génériques, et bien que motivées par de nombreux domaines (militaire, médical, satellite, etc.), celles-ci sont continuellement réévaluées, adaptées et améliorées. Par exemple, les images satellites se démarquent dans le milieu de l'image de par leur spécificité d'acquisition, de par leur support ou de par le sujet d'observation (la Terre dans notre cas).Cette thèse à pour but d'explorer les méthodes de caractérisation et de segmentation supervisées exploitant la notion de texture. Les sols observés depuis l'espace, à des échelles et des résolutions différentes, peuvent être perçus comme texturés. Les cartes d'occupation des sols peuvent être obtenues par la segmentation d'images satellites, notamment en utilisant l'information texturale. Nous proposons le développement d'algorithmes de segmentation compétitifs caractérisant la texture par l'utilisation de représentations multi-échelles des images obtenues par décomposition en ondelettes et de classificateurs supervisés tels que les Support Vector Machines. Dans cette optique, cette thèse est principalement articulée autour de plusieurs projets de recherche nécessitant une étude des images à des échelles et des résolutions différentes, ces images étant elles-mêmes de nature variée (e.g. multi-spectrales, optiques, LiDAR). Nous dériverons, pour ces différents cas d'étude, certains aspects de la méthodologie développée.

  • Titre traduit

    Textures characterization based on complex wavelet transform for image segmentation : applications on remote sensing images and forest ecology


  • Résumé

    The analysis of digital images, albeit widely researched, continues to present a real challenge today. In the case of several applications which aim to produce an appropriate description and semantic recognition of image content, particular attention is required to be given to image analysis. In response to such requirements, image content analysis is carried out automatically with the help of computational methods that tend towards the domains of mathematics, statistics and physics. The use of image segmentation methods is a relevant and recognized way to represent objects observed in images. Coupled with classification, segmentation allows a semantic segregation of these objects. However, existing methods cannot be considered to be generic, and despite having been inspired by various domains (military, medical, satellite etc), they are continuously subject to reevaluation, adaptation or improvement. For example satellite images stand out in the image domain in terms of the specificity of their mode of acquisition, their format, or the object of observation (the Earth, in this case).The aim of the present thesis is to explore, by exploiting the notion of texture, methods of digital image characterization and supervised segmentation. Land, observed from space at different scales and resolutions, could be perceived as being textured. Land-use maps could be obtained through the segmentation of satellite images, in particular through the use of textural information. We propose to develop competitive algorithms of segmentation to characterize texture, using multi-scale representations of images obtained by wavelet decomposition and supervised classifiers such as Support Vector Machines.Given this context, the present thesis is principally articulated around various research projects which require the study of images at different scales and resolutions, and which are varying in nature (eg. multi-spectral, optic, LiDAR). Certain aspects of the methodology developed are applied to the different case studies undertaken.


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