Analyse et caractérisation de textures d'images de télédétection PDF Download
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Author: Charfi Olfa
Publisher: Editions Universitaires Europeennes
ISBN: 9783841669810
Category :
Languages : fr
Pages : 96
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Book Description
Le present ouvrage s'articule autour de trois chapitres afin de cerner la problematique liee aux textures de deux types d'images de teledetection a mode d'acquisition differents. Dans le premier chapitre, nous avons devoile statistiquement la forte correlation des textures qui sont difficilement identifiables par les methodes conventionnelles. A cet effet, dans un second chapitre, plusieurs methodes ont ete utilisees pour extraire l'information essentielle de chaque texture et de leur attribuer des signatures texturales. Les transformations orthogonales ACI, TKL, TO, ont montrees leurs performances pour la decorrelation des textures. Puis, dans un troisieme chapitre, nous avons elabore des bancs de filtres lineaires texturaux permettant d'identifier separement les textures des images. Ces filtres sont concus a partir de la TKL, des filtres de Gabor et de la TO-MGG. Dans le dernier chapitre, des classifieurs intelligents, connus pour leur robustesse pour resoudre le probleme de la discrimination non-lineaire, ont ete utilises. Les reseaux concus sont: FFNN, SVM, QNN. L'evaluation de ces methodes est realisee en termes de taux de classification des textures"
Author: Charfi Olfa
Publisher: Editions Universitaires Europeennes
ISBN: 9783841669810
Category :
Languages : fr
Pages : 96
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Book Description
Le present ouvrage s'articule autour de trois chapitres afin de cerner la problematique liee aux textures de deux types d'images de teledetection a mode d'acquisition differents. Dans le premier chapitre, nous avons devoile statistiquement la forte correlation des textures qui sont difficilement identifiables par les methodes conventionnelles. A cet effet, dans un second chapitre, plusieurs methodes ont ete utilisees pour extraire l'information essentielle de chaque texture et de leur attribuer des signatures texturales. Les transformations orthogonales ACI, TKL, TO, ont montrees leurs performances pour la decorrelation des textures. Puis, dans un troisieme chapitre, nous avons elabore des bancs de filtres lineaires texturaux permettant d'identifier separement les textures des images. Ces filtres sont concus a partir de la TKL, des filtres de Gabor et de la TO-MGG. Dans le dernier chapitre, des classifieurs intelligents, connus pour leur robustesse pour resoudre le probleme de la discrimination non-lineaire, ont ete utilises. Les reseaux concus sont: FFNN, SVM, QNN. L'evaluation de ces methodes est realisee en termes de taux de classification des textures"
Author:
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Languages : fr
Pages :
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Book Description
Author: Mustapha Slimani
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 98
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Book Description
LES IMAGES UTILISEES SONT DES SIMULATIONS D'IMAGES SPOT FOURNIES PAR LE CNES. LA TEXTURE EST LA TRADUCTION DE LA STRUCTURE EXISTANT DANS UNE IMAGE. LE BUT DE L'ANALYSE DE TEXTURE EST DE QUANTIFIER L'INFORMATION QUI EXISTE ENTRE UN PIXEL ET SES VOISINS DANS UNE IMAGE. BIBLIOGRAPHIE DES METHODES UTILISEES. SELECTION DE LA METHODE DES MATRICES DE COOCCURENCE ET LA METHODE DES DIFFERENCES STATISTIQUES. SEGMENTATION DES IMAGES CONSTITUEES D'UN CERTAIN NOMBRE DE TYPES DE TEXTURE
Author: Didier SARRAT
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 248
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Book Description
DEFINITION DE LA TELEDETECTION, DESCRIPTION D'IMAGES MULTISPECTRALES D'AVION ET DE SATELLITE ET MODES DE TRAITEMENT NUMERIQUE. DEFINITION DE LA TEXTURE, METHODE D'ANALYSE ET RECHERCHE D'UNE SIGNATURE DE TEXTURE. APPLICATIONS DE LA THEORIE DES VARIABLES GENERALISEES A L'ETUDE DE LA TEXTURE D'UNE IMAGE DE LA SURFACE TERRESTRE.
Author: Chih-Cheng Hung
Publisher: Springer
ISBN: 3030137732
Category : Computers
Languages : en
Pages : 264
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Book Description
This useful textbook/reference presents an accessible primer on the fundamentals of image texture analysis, as well as an introduction to the K-views model for extracting and classifying image textures. Divided into three parts, the book opens with a review of existing models and algorithms for image texture analysis, before delving into the details of the K-views model. The work then concludes with a discussion of popular deep learning methods for image texture analysis. Topics and features: provides self-test exercises in every chapter; describes the basics of image texture, texture features, and image texture classification and segmentation; examines a selection of widely-used methods for measuring and extracting texture features, and various algorithms for texture classification; explains the concepts of dimensionality reduction and sparse representation; discusses view-based approaches to classifying images; introduces the template for the K-views algorithm, as well as a range of variants of this algorithm; reviews several neural network models for deep machine learning, and presents a specific focus on convolutional neural networks. This introductory text on image texture analysis is ideally suitable for senior undergraduate and first-year graduate students of computer science, who will benefit from the numerous clarifying examples provided throughout the work.
Author: Minh Tân Pham
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 0
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Book Description
This thesis work proposes a novel pointwise approach for texture analysis in the scope of very high resolution (VHR) remote sensing imagery. This approach takes into consideration only characteristic pixels, not all pixels of the image, to represent and characterize textural features. Due to the fact that increasing the spatial resolution of satellite sensors leads to the lack of stationarity hypothesis in the acquired images, such an approach becomes relevant since only the interaction and characteristics of keypoints are exploited. Moreover, as this technique does not need to consider all pixels inside the image like classical dense approaches, it is more capable to deal with large-size image data offered by VHR remote sensing acquisition systems. In this work, our pointwise strategy is performed by exploiting the local maximum and local minimum pixels (in terms of intensity) extracted from the image. It is integrated into several texture analysis frameworks with the help of different techniques and methods such as the graph theory, the covariance-based approach, the geometric distance measurement, etc. As a result, a variety of texture-based applications using remote sensing data (both VHR optical and radar images) are tackled such as image retrieval, segmentation, classification, and change detection, etc. By performing dedicated experiments to each thematic application, the effectiveness and relevance of the proposed approach are confirmed and validated.
Author: ABDELKRIM.. BEKKHOUCHA
Publisher:
ISBN:
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Languages : fr
Pages :
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CETTE THESE PRESENTE DE NOUVEAUX ALGORITHMES DANS DIFFERENTS DOMAINES DU TRAITEMENT D'IMAGES AVEC UNE APPLICATION A LA TELEDETECTION. LA PREMIERE PARTIE DE NOS TRAVAUX EST CONSACREE AUX METHODES DE PRETRAITEMENT: LISSAGE ET AMELIORATION DE CONTRASTE. LA METHODE DE LISSAGE PROPOSEE EST DE TYPE ADAPTATIVE ET EXPLOITE LES CARACTERISTIQUES LOCALES DU PIXEL TRAITE ET DE SON VOISINAGE. TROIS METHODES DE REHAUSSEMENT DE CONTRASTE SONT PROPOSEES EN VUE DE L'AMELIORATION DE L'ASPECT VISUEL. LA PREMIERE METHODE EST INSPIREE DES TECHNIQUES DE GORDON ET BEGHDADI. LES DEUX AUTRES REPOSENT SUR LES PRINCIPES DE DETECTION DE CONTOURS. CES METHODES ONT DONNE DES RESULTATS TRES SATISFAISANTS SUR TOUT TYPE D'IMAGES. ENSUITE EST DEVELOPPEE UNE TECHNIQUE D'EXTRACTION DE PRIMITIVES LINEAIRES SUR DES IMAGES SATELLITE, UTILISANT DES OPERATEURS DE MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE POUR LA MISE EN EVIDENCE DU RESEAU URBAIN. L'IMAGE BINAIRE OBTENUE EST ALORS TRAITEE PAR UN ALGORITHME REALISANT: UNE SUPPRESSION DE PIXELS ISOLES, LE LISSAGE DES BORDS ET DES CONTOURS, UN AMINCISSEMENT DE PRIMITIVES, UN RACCORDEMENT DE CELLES-CI ET ENFIN UNE SUPPRESSION DE SEGMENTS COURTS. LES RESULTATS SUR LES IMAGES SATELLITES SONT ENCOURAGEANTS. LA TROISIEME PARTIE DE NOS TRAVAUX PRESENTE UNE METHODE DE CODAGE D'IMAGES SUR UN NOMBRE REDUIT DE NIVEAUX DE GRIS, CONSERVANT LES REGIONS CARACTERISTIQUES DE L'IMAGE. POUR CELA NOUS INTRODUISONS UNE NOUVELLE MATRICE DE LONGUEUR DE PLAGES DE NUANCES DE NIVEAUX DE GRIS CONSTRUITE SUR LA DEFINITION D'UNE RELATION D'HOMOGENEITE ENTRE PIXELS D'UNE MEME PLAGE. LES SEUILS DE CODAGE SONT ALORS DETERMINES A PARTIR DE LA REPRESENTATION DES PLAGES DE NIVEAUX DE GRIS CALCULEE SUR CETTE MATRICE. LA DERNIERE PARTIE EST CONSACREE A LA RESTAURATION MARKOVIENNE D'IMAGES. ELLE CONSIDERE L'IMAGE COMME LA REALISATION D'UN CHAMP DE PICKARD DONT LES PARAMETRES SONT ESTIMES EN EXPLOITANT LA STRUCTURE BIDIMENSIONNELLE DE L'IMAGE. CETTE METHODE A DONNE DE BONS RESULTATS SUR DES IMAGES DE SYNTHESE MAIS DETRUIT LES NOMBREUSES ET PETITES ENTITES DES IMAGES SATELLITE
Author: Jacky Desachy
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 339
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Book Description
ETUDE DES METHODES DE TRAITEMENT NUMERIQUE D'IMAGES, ORIENTEES VERS LA TELEDETECTION ET L'INFORMATION SPATIALE (TEXTURE). ON S'INTERESSE A L'INFLUENCE DU VOISINAGE D'UN POINT SUR L'INFORMATION SPATIALE EN RECHERCHANT DES PRIMITIVES ADAPTEES A LA CARACTERISATION DE CETTE INFORMATION
Author: A. Ravishankar Rao
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461397774
Category : Computers
Languages : en
Pages : 221
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Book Description
A central issue in computer vision is the problem of signal to symbol transformation. In the case of texture, which is an important visual cue, this problem has hitherto received very little attention. This book presents a solution to the signal to symbol transformation problem for texture. The symbolic de- scription scheme consists of a novel taxonomy for textures, and is based on appropriate mathematical models for different kinds of texture. The taxonomy classifies textures into the broad classes of disordered, strongly ordered, weakly ordered and compositional. Disordered textures are described by statistical mea- sures, strongly ordered textures by the placement of primitives, and weakly ordered textures by an orientation field. Compositional textures are created from these three classes of texture by using certain rules of composition. The unifying theme of this book is to provide standardized symbolic descriptions that serve as a descriptive vocabulary for textures. The algorithms developed in the book have been applied to a wide variety of textured images arising in semiconductor wafer inspection, flow visualization and lumber processing. The taxonomy for texture can serve as a scheme for the identification and description of surface flaws and defects occurring in a wide range of practical applications.
Author: Majdoulayne Hanifi
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 97
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Cette thèse s'inscrit dans le cadre général du traitement des données multimédias. Nous avons plus particulièrement exploité les images satellitaires pour la mise en application de ces traitements. Nous nous sommes intéressés à l'extraction de variables et de caractéristiques texturelles ; nous avons proposé une nouvelle méthode de pré-traitement des textures afin d'améliorer l'extraction de ces attributs caractéristiques. L'augmentation de la résolution des satellites récents a, paradoxalement, perturbé les chercheurs lors des premières classifications sur des données à haute résolution. Les cartes très homogènes, obtenues jusqu'alors en moyenne résolution, devenaient très fragmentées et difficiles à utiliser avec les mêmes algorithmes de classification. Une façon de remédier à ce problème consiste à caractériser le pixel en cours de classification par des paramètres mesurant l'organisation spatiale des pixels de son voisinage. Il existe plusieurs approches à l'analyse de texture dans les images. Dans le cadre des images satellitaires, l'approche statistique semble être habituellement retenue, ainsi que les méthodes des matrices de cooccurrences et du corrélogramme, basées sur l'analyse statistique au deuxième ordre (au sens des probabilités sur des couples de pixels). Et ce sont les deux dernières méthodes sur lesquelles nous allons se baser pour en extraire l'information texturelle sous forme d'un vecteur. Ces matrices présentent des inconvénients, tels que la taille mémoire nécessaire et le temps de calcul des paramètres élevé. Pour contourner ce problème, nous avons cherché une méthode de réduction du nombre de niveaux de gris appelée codage de rang (permettant de passer, dans un premier temps de 256 niveaux à 9 niveaux de gris, puis ensuite pour améliorer la qualité de l'image, passer de 9 à 16 niveaux de gris), tout en conservant la structure et la texture de l'image. L'ensemble de cette thèse a donc permis de montrer que la méthode de codage est une meilleure façon pour compresser une image sans toutefois perdre de l'information texturelle. Il permet de réduire la taille des données, ce qui réduira le temps de calcul des caractéristiques.
