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Analyse non supervisée d'images hyperspectrales
Univ Europeenne - EAN : 9786131555954
Édition papier
EAN : 9786131555954
Paru le : 20 janv. 2011
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- EAN13 : 9786131555954
- Réf. fournisseur : 4844177
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 20 janv. 2011
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 148
- Format : H:220 mm L:150 mm E:9 mm
- Poids : 228gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : Cette thèse explore deux axes de recherche pour l'analyse non-supervisée d'Images HyperSpectrales (HSIs). Sous l'hypothèse du modèle de mélange linéaire de spectres, nous abordons d'abord la problématique du démixage par Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF). D'une part, nous proposons de régulariser le problème en intégrant de l'information a priori spectrale et spatiale judicieuse, spécifique aux HSIs. D'autre part, nous proposons un estimateur du pas optimal pour la descente de gradient projeté. Nous montrons ainsi que, correctement régularisée, la NMF est un outil pertinent pour le démixage d'HSIs. Puis, nous explorons la problématique de la détection d'anomalies. Nous proposons un algorithme de Poursuite de Composantes Anormales (PCA), basé simultanément sur la poursuite de projections et sur un modèle probabiliste avec test d'hypothèses statistiques. Ainsi, la PCA détecte les anomalies à taux de fausse alarme constant et les discrimine en classes spectralement homogènes.
- Biographie : Alexis Huck, docteur en traitement d'image et du signal del'Université Paul Cézanne (Aix-Marseille III), diplômé de l'EcoleCentrale Marseille, ingénieur d'études R&D chez Magellium, Toulouse.
