Méthodes de démélange non-linéaires pour l'imagerie hyperspectrale

Non-linear unmixing methods for hyperspectral imaging

• Auteur / Autrice : Nguyen Nguyen Hoang
• Direction : Cédric Richard, Céline Theys
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'univers
• Date : Soutenance le 03/12/2013
• Etablissement(s) : Nice
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Joseph-Louis Lagrange (Nice, Alpes-Maritimes ; 2012-....) - Joseph Louis LAGRANGE
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cédric Richard, Céline Theys, Emmanuel Duflos, Jean-Yves Tourneret, Jocelyn Chanussot, Pierre Borgnat, Paul Honeine
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Emmanuel Duflos, Jean-Yves Tourneret

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie hyperspectrale

Variétés (algèbre universelle)

Mots clés libres

Démélange non-linéaire

Préimage

Apprentissage de variété

Imagerie hyperspectrale

Régularisation spatiale

Non-linear unmixing

Manifold learning

Preimage

Hyperspectral image

Spatial regularization

Résumé

Dans cette thèse, nous avons présenté les aspects de la technologie d'imagerie hyperspectrale en concentrant sur le problème de démélange non-linéaire. Pour cette tâche, nous avons proposé trois solutions. La première consiste à intégrer les avantages de l'apprentissage de variétés dans les méthodes de démélange classique pour concevoir leurs versions non-linéaires. Les résultats avec les données générées sur une variété bien connue - le ''Swissroll''- donne des résultats prometteurs. Les méthodes fonctionnent beaucoup mieux avec l'augmentation de la non-linéarité. Cependant, l'absence de contrainte de non-négativité dans ces méthodes reste une question ouverte pour des améliorations à trouver. La deuxième proposition vise à utiliser la méthode de pré-image pour estimer une transformation inverse de l'espace de données entrées des pixels vers l'espace des abondances. L'ajout des informations spatiales sous forme ''variation totale'' est également introduit pour rendre l'algorithme plus robuste au bruit. Néanmoins, le problème d'obtention des données de réalité terrain nécessaires pour l'étape d'apprentissage limite l'application de ce type d'algorithmes.

In this thesis , we present several aspects of hyperspectral imaging technology , while focusing on the problem of non- linear unmixing . We have proposed three solutions for this task. The first one is integrating the advantages of manifold learning in classical unmixing methods to design their nonlinear versions . Results with data generated on a well-known manifold- the '' Swissroll '' - seem promising. The methods work much better with the increase in non- linearity compared with their linear version. However, the absence of constraint of non- negativity in these methods remains an open question for improvements . The second proposal is using the pre-image method for estimating an inverse transformation of the data form pixel space to abundance of space . The adoption of spatial information as '' total variation '' is also introduced to make the algorithm more robust to noise . However, the problem of obtaining ground truth data required for learning step limits the application of such algorithms.