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Lois Gamma multivariées pour le traitement d'images radar

Chatelain, Florent (2007) Lois Gamma multivariées pour le traitement d'images radar. (Multivariate Gamma based distributions for RADAR imaging.)

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Prix Léopold Escande 2007 (en savoir plus)

Résumé

Dans de nombreux systèmes d'imagerie, et notamment dans des systèmes d'imagerie active tels que le radar, l'amplitude du front de l'onde étudiée est classiquement modélisée par une loi gaussienne complexe. Les intensités mesurées correspondent alors au module au carré de lois gaussiennes complexes. L'estimation des paramètres, appliquée à des problèmes de détection, nécessite de connaître alors précisément les statistiques des intensités reçues. L'objet de cette thèse consiste à étudier des extensions multivariées des lois paramétriques, telles que les lois Gamma, rencontrées dans de tels systèmes d'imagerie. Cette modélisation multivariée permet, en effet, de tenir compte des dépendances statistiques entre des images d'une même scène acquises à des dates différentes et/ou par des capteurs différents. C'est pourquoi les familles de lois multivariées étudiées s'avèrent particulièrement utiles pour résoudre de nombreux problèmes d'estimation et de détection rencontrés en traitement de l'image, telles que la détection de changements temporels ou l'analyse polarimétrique d'une scène. ABSTRACT : The wavefront amplitude of many optical systems can be modeled as a sum of complex components distributed according to Gaussian distributions. In particular, this is the case for active imaging sytems such as radar systems. The resulting intensity measurements are the sum of the squared modulus of these complex Gaussian components. Parameter estimation and detection problems require to determine accurately the statistical properties of the collected intensities. The subject of this thesis consists of studying families of multivariate gamma based distributions useful to solve estimation and detection problems in different image processing applications. Multivariate extensions of the uni-dimensional gamma distribution make possible to model the correlation between images of a same scene acquired at different times and/or by different sensors. Therefore, these distributions are interesting for parameter estimation and detection in many image processing applications, such as in change detection problems or in polarimetric analysis.

Département ou laboratoire:Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - IRIT (Toulouse, France)
Directeur de thèse:Tourneret, Jean-Yves
Mots-clés:Lois Gamma – Lois statistiques multivariées – Estimateur du maximum de vraisemblance – Mesures de similarité – Imagerie active – Imagerie polarimétrique - Radar
Sujets:Télécoms et réseaux > Traitement de l’image
Mathématiques appliquées
Déposé le:03 Novembre 2008

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