Analyse multirésolution d'images pour la réactualisation et la description hiérarchique de scène

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Thèse de Doctorat / Traitement de l'Information

Publié le : jeudi 13 décembre 2012
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N° d’ordre : 97 PA12 0053



THESE



présentée à

L’UNIVERSITE PARIS-VAL-DE-MARNE



pour obtenir le titre de

DOCTEUR EN SCIENCES



Spécialité :

TRAITEMENT DE L’INFORMATION



par

Olivier DESPREZ



Sujet de la thèse :


ANALYSE MULTIRESOLUTION D’IMAGES
POUR LA REACTUALISATION ET LA
DESCRIPTION HIERARCHIQUE DE SCENE




Soutenue le 13 octobre 1997 devant le jury composé de :

MM. Jacques LEMOINE Président

Sylvie PHILIPP Rapporteurs
Jean-Pierre CRETTEZ

Eric PETIT Directeur

Françoise SOLLIEC Examinateurs
Michel VILLALON








A mes parents et grands-parents,






A toutes celles et ceux qui, un jour, m’ont permis d’écrire cette dédicace.
- iii -



Remerciements



Cette thèse de Doctorat a été effectuée dans le cadre d’une Convention Industrielle de
Formation par la Recherche (CIFRE), sous la double tutelle universitaire et industrielle du
Laboratoire d’Etudes et de Recherches en Instrumentation Signaux et Systèmes (L.E.R.I.S.S.)
pour l’Université Paris XII Val-de-Marne, et du Groupe de Géographie Numérique et de
Télédétection (2GNT) pour la société THOMSON - CSF COMMUNICATIONS.
Ce double statut, de chercheur en laboratoire universitaire d’une part, et d’ingénieur d’études
au sein d’un service de recherches et développements industriels d’autre part, présente la
particularité d’avoir à « naviguer » sur deux embarcations dont les équipages n’ont pas
forcément les mêmes contraintes, objectifs et moyens d’y parvenir. Cette expérience est
finalement très enrichissante, elle permet de s’imprégner simultanément de ces deux mondes,
certes différents, mais guidés par la même curiosité scientifique.


Je tiens, en premier lieu, à remercier tous les membres de mon jury :

Monsieur Jacques LEMOINE, Professeur de l’université Paris XII, responsable du
groupe Reconnaissance des Formes au L.E.R.I.S.S., pour m’avoir fait l’honneur de
présider ce jury, ainsi que pour sa disponibilité et ses conseils avisés sur certaines
questions théoriques relatives aux traitements des signaux..

Madame Sylvie PHILIPP, Professeur à l’E.N.S.E.A. de Cergy-Pontoise et monsieur
Jean-Pierre CRETTEZ, Professeur à l’E.N.S.T. de Paris, pour l’intérêt qu’ils ont porté à
ce travail en acceptant d’en être les rapporteurs. Je suis particulièrement honoré d’avoir
été jugé par deux spécialistes du domaine traité.

Monsieur Eric PETIT, Professeur de l’université Paris XII, responsable du groupe
Segmentation d’Images, pour m’avoir accueilli au sein du L.E.R.I.S.S. en acceptant de
diriger cette thèse, ainsi que pour ses conseils et le soin apporté aux différentes
relectures de ce document.

Madame Françoise SOLLIEC, Maître de Conférences à l’U.F.R. de Physique de
l’université Paris VII, pour ses encouragements et l’intérêt spontané porté à mes travaux
de recherche. Je suis également sensible au fait d’avoir pu compter, par sa présence au
sein de ce jury, une digne représentante de mon université d’origine.

Monsieur Michel VILLALON, chef du Groupe 2GNT de la société THOMSON-CSF
Communications, pour m’avoir confier ce sujet de recherche passionnant et permis de le
réaliser dans de bonnes conditions.
- v -
Remerciements

Je remercie toute l’équipe du LERISS et en particulier :

M. le Professeur Jean-François MOTSCH, responsable du groupe Traitement du Signal,
pour la sympathie dont il a fait preuve à mon égard et pour les nombreuses discussions
enrichissantes autour de la transformation de Walsh qu’il m’a toujours accordées avec
pour seul tribut une modeste cigarette blonde dont je tairai la marque.

Messieurs Patrick KARASINSKI, Christophe BLANCHARD et Olivier ADAM, de
l’équipe Signal, pour leur amitié continue et les nombreux échanges d’idées qu’elle a
facilités. Merci notamment à Patrick pour nos discussions sur l’analyse des données
multidimensionnelles et à Christophe et Olivier pour leurs « leçons de surf » sur
Internet.


Je remercie aussi toute l’équipe du 2GNT d’hier et d’aujourd’hui et en particulier :

Silvain VINASSAC, pour les problèmes d’ordre mathématique auxquels il a amicalement
et efficacement apporté sa contribution, mais aussi pour l’indulgence dont il a fait
preuve à l’égard de certaines de mes interprétations (musicales ?) quotidiennes.

Mattieu PHIRMIS et Mathieu JOUAN pour leurs conseils avisés lors de la
programmation des algorithmes de segmentation hiérarchique.

Thierry CHILLAN, pour son aide précieuse dans la relecture de ce document.

Nadine ESCOBAR, Eric JOLLY, Marc BOURGUIGNON, Erick COCHIN, Régis
BAILLIEUL, Nomen RAKOTOARISOA et Pierre GALLIOT pour leurs disponibilités et
leur sympathie au quotidien.


Je tiens également à remercier :

M. Pierre-André BOUTROUILLE, chef du Service d’Etudes Spécialisées, pour la
confiance qu’il m’a témoigné en me permettant d’effectuer cette thèse au sein de son
service.

Le Général Léon PACHEBAS pour son soutien et l’intérêt applicatif qu’il n’a cessé de
porter à mes activités de recherche, ainsi que pour les diverses données image mises à
ma disposition.

Mesdames Christiane DARTIGEAS et Anne AVERSENG pour leur aide efficace dans la
recherche de certaines publications scientifiques qui me semblaient introuvables. Leur
professionnalisme m’a permis de saisir définitivement la nuance entre bibliothécaire et
documentaliste.
Remerciements

Je ne peux terminer ces remerciements sans exprimer ma gratitude à l’égard de mon
collègue et ami Eric DELECHELLE, dont le sujet de thèse parallèle en Traitement d’Images a
engendré de fréquentes et réciproques collaborations. Cette complicité de longue date a
parfois été déterminante pour franchir le cap de certaines de nos interrogations, qu’elles soient
d’ordre algorithmique ou méthodologique.


Enfin, et dans un dernier clin d’oeil, je voudrais remercier Newton, le chat. En effet,
outre sa participation toujours spontanée à la frappe de ce manuscrit, même aux heures les
plus tardives, et malgré la maudite couleur noire de son pelage, il aura finalement été le seul
de mon entourage à ne m’avoir jamais posé la question rituelle : « Alors, ... ça avance ? ».

- vii -
Résumé



Dans le cadre spécifique de l’imagerie de « reconnaissance » et de « surveillance », les
deux problèmes que nous traitons dans cette thèse sont la description sémantique d’images
mono/multibandes et la réactualisation de scène. Compte tenu de la problématique liée à la
photo-interprétation de scènes à hautes résolutions, nous axons nos recherches sur la
thématique des méthodes d’analyse dites multirésolution.

En ce qui concerne la description sémantique d’images, l’étude bibliographique et
expérimentale de plusieurs techniques de segmentation (principalement multirésolution) nous
conduit au choix des méthodes de croissances hiérarchiques de régions. Autour de cette
approche, nous concevons une méthodologie pour la description hiérarchique de scène, dont
l’originalité majeure réside dans l’ajout d’une phase de présegmentation, fondée sur un
processus de décimation irrégulier, qui permet de réduire appréciablement le nombre de
régions de la partition initiale, tout en limitant les pertes d’informations et en renforçant la
validité des attributs régionaux. La méthode proposée est adaptative, faiblement paramétrée et
respecte le principe de perception multirésolution des entités de la scène. Elle fournit une
structure de description arborescente traduisant les relations d’adjacences et d’inclusions
entre les régions, directement exploitable par un système d’interprétation de scène de haut
niveau.

En ce qui concerne la réactualisation de scène, les limites des approches classiques
nous ont amené à développer un nouvel opérateur pour la détection des changements, fondé
sur l’analyse en composantes principales d’attributs spatio-fréquentiels extraits de spectres
bidimensionnels locaux de Walsh-Hadamard à échelles dyadiques décroissantes. L’opérateur
est implanté sous deux stratégies d’analyse multirésolution, assurant la détection de
changements régionaux, avec ou sans connaissance a priori sur le type d’objet physique
recherché. La diminution progressive de la dimension d’analyse permet de ne segmenter, à
forte résolution, que les régions changeantes détectées hiérarchiquement à plus faible
résolution. L’approche multirésolution proposée, jointe au caractère textural des attributs
comparés, favorise l’extraction d’un objet physique changeant, spatialement hétérogène, en
une seule région connexe, et atténue les risques d’occlusions régionales jusqu’à de fines
échelles d’analyses. Nous montrons également que le couplage de l’opérateur avec une
décomposition pyramidale passe-bas permet d’optimiser les temps de traitement, tout en
approchant les performances de la méthode originelle.

L’ensemble de ces travaux est validé sur un jeu de données réelles, constitué d’images
panchromatiques (photographiques aériennes), d’images multibandes (satellitaires SPOT-XS)
et d’images multitemporelles (CCD). Les résultats obtenus confirment le bien-fondé des
méthodes proposées par rapport à nos deux objectifs.
- ix -
Résumé


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