Segmentation de zones d'intérêt par processus objets : application à la détection des réseaux de failles sismiques
Auteur / Autrice : | Barna Keresztes |
Direction : | Pierre Baylou, Olivier Lavialle, Monica Borda |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique, productique, signal et image |
Date : | Soutenance le 07/12/2009 |
Etablissement(s) : | Bordeaux 1 en cotutelle avec Universitatea tehnică (Cluj-Napoca, Roumanie) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde ; 1995-....) |
Jury : | Président / Présidente : Marina Topa |
Examinateurs / Examinatrices : Christian Germain, Xavier Descombes, Ioan Nafornita, Romulus Mircea Terebes |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Cette thèse présente une nouvelle approche pour la détection de failles sismiques. Notre but est d'améliorer la qualité de détection en calculant les attributs classiques sur un support basé sur les connaissances a priori des objets. Plusieurs supports sont considérés : le filtrage linéaire utilisant des segments de longueur fixe et de direction variable, ainsi qu’un algorithme stochastique : les processus objet. Pour simuler ces processus, on propose deux modèles : soit utilisant une chaîne de segments, soit utilisant une courbe pour décrire une faille. Une des intérêts de cette méthode est qu’elle offre la possibilité d’utiliser un support commun pour les différents détecteurs de failles. On peut donc envisager un système pour fusionner les différents attributs utilisant les processus objet.