Detection, formation et classification des reseaux lineaires : application aux images satellitaires

Detection, formation and classification of curvilinear networks : application to satellite images

• Auteur / Autrice : Véronique Prinet
• Direction : Olivier Monga
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Paris 11

Résumé

Ce travail se situe dans le domaine du traitement d'image. L'objectif est de detecter et classifier les reseaux lineaires. L'application porte sur la cartographie des routes, autoroutes, voie ferrees et fleuves dans les images satellitaires. Nous abordons successivement chaque etape de la chaine de traitement : l'extraction d'indices visuels, la vectorisation (chainage et approximation lineaire), le groupement perceptuel, et la formation-classification du reseau. Le resultat final est la description des reseaux de l'image. Nous montrons en particulier que l'extraction d'indices visuels au moyen de la geometrie differentielle de surface permet de localiser l'axe central des structures lineaires et d'en donner l'orientation. Nous proposons une approche multi-echelle, dite multi-lineaire, dont le but est d'extraire les structures -ou rubans- de largeurs differentes et de remedier au probleme de detection insuffisante due au bruit. La detection est suivie de la formation et de la classification des reseaux a partir des lignes recouvertes. Nous developpons pour ce faire des modeles symboliques et semantiques bases sur l'observation du monde reel. Les reseaux de l'image sont alors representes sous forme de graphes multi-echelle donnant une description locale et globale de ceux-ci.