[Home bibliotech]
Home > Les thèses en ligne de l'INP

Méthodes Bayésiennes pour le démélange d'images hyperspectrales

Eches, Olivier (2010) Méthodes Bayésiennes pour le démélange d'images hyperspectrales. (Bayesian methods for hyperspectral image unmixing.)

Full text available as:

PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
3.07 Mo

Prix Léopold Escande 2010 (more)

Abstract

L’imagerie hyperspectrale est très largement employée en télédétection pour diverses applications, dans le domaine civil comme dans le domaine militaire. Une image hyperspectrale est le résultat de l’acquisition d’une seule scène observée dans plusieurs longueurs d’ondes. Par conséquent, chacun des pixels constituant cette image est représenté par un vecteur de mesures (généralement des réflectances) appelé spectre. Une étape majeure dans l’analyse des données hyperspectrales consiste à identifier les composants macroscopiques (signatures) présents dans la région observée et leurs proportions correspondantes (abondances). Les dernières techniques développées pour ces analyses ne modélisent pas correctement ces images. En effet, habituellement ces techniques supposent l’existence de pixels purs dans l’image, c’est-à-dire des pixels constitué d’un seul matériau pur. Or, un pixel est rarement constitué d’éléments purs distincts l’un de l’autre. Ainsi, les estimations basées sur ces modèles peuvent tout à fait s’avérer bien loin de la réalité. Le but de cette étude est de proposer de nouveaux algorithmes d’estimation à l’aide d’un modèle plus adapté aux propriétés intrinsèques des images hyperspectrales. Les paramètres inconnus du modèle sont ainsi déduits dans un cadre Bayésien. L’utilisation de méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC) permet de surmonter les difficultés liées aux calculs complexes de ces méthodes d’estimation. ABSTRACT : Hyperspectral imagery has been widely used in remote sensing for various civilian and military applications. A hyperspectral image is acquired when a same scene is observed at different wavelengths. Consequently, each pixel of such image is represented as a vector of measurements (reflectances) called spectrum. One major step in the analysis of hyperspectral data consists of identifying the macroscopic components (signatures) that are present in the sensored scene and the corresponding proportions (concentrations). The latest techniques developed for this analysis do not properly model these images. Indeed, these techniques usually assume the existence of pure pixels in the image, i.e. pixels containing a single pure material. However, a pixel is rarely composed of pure spectrally elements, distinct from each other. Thus, such models could lead to weak estimation performance. The aim of this thesis is to propose new estimation algorithms with the help of a model that is better suited to the intrinsic properties of hyperspectral images. The unknown model parameters are then infered within a Bayesian framework. The use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods allows one to overcome the difficulties related to the computational complexity of these inference methods.

Department or laboratory:Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - IRIT (Toulouse, France)
Directeur de thèse:Tourneret, Jean-Yves and Dobigeon, Nicolas
Uncontrolled Keywords:Inférence Bayésienne - Imagerie hyperspectrale - Méthodes MCMC - Champs de Markov aléatoires - Démélange - Sauts réversibles. KEYWORDS : Bayesian inference - Hyperspectral imagery - MCMC Methods - Markov random fields - Unmixing - Reversible Jump
Subjects:Electronics > Signals, images and telecommunications
Electronics > Space remote sensing
Deposited On:16 December 2010
Official URL:http://olivier.eches.free.fr/publications.html

Archive Staff Only: edit this record


Contacts | Infos légales | Plan du site | Intranet

(c)INP de Toulouse 2012 - Tous droits réservés. -  INP Communication