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- W825781276 abstract "Le travail presente dans cette these a pour objectif d’evaluer le potentiel de modeles probabilistes multivaries appliques sur les sous-bandes d’une decomposition en ondelettes pour la classification d’images de teledetection optiques a tres haute resolution spatiale. Trois thematiques principales ont ete investiguees dans ce travail : la differenciation de classes d’âge de peuplements de pins maritimes, la detection de parcelles viticoles et la detection de parcs ostreicoles. Une contribution originale concerne la proposition d’une chaine traitement pour une classification supervisee orientee objet se basant sur des mesures de similarite adaptees au contexte de modelisation probabiliste. Celle-ci implique la creation d’une base de donnees de patchs de texture pour l’apprentissage et l’utilisation d’une pre-segmentation de l’image a classifier. Les modeles probabilistes multivaries testes ont tout d’abord ete evalues dans une procedure d’indexation d’images. Les modeles les plus performants identifies par cette procedure ont ete ensuite appliques dans la chaine de traitement proposee. Dans les trois thematiques explorees, les modeles multivaries ont revele des capacites remarquables de representation de la texture et ont permis d’obtenir une qualite de classification superieure a celle obtenue par la methode des matrices de co-occurrence. Ces resultats demontrent l’interet de la representation multi-echelles et multi-orientations de la texture dans l’espace transforme en ondelettes et la pertinence de la modelisation multivariee des coefficients d’ondelettes issus de cette decomposition." @default.
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