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Offre de these: fusion de donnees a Sophia Antipol

Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2006-03-10

DEVELOPPEMENT DE METHODES DE FUSION D’IMAGES

La fusion de données constitue un cadre formel dans lequel s’expriment les moyens et techniques permettant l’alliance de données provenant de sources diverses. Elle vise à l’obtention d’information de plus grande qualité ; la définition exacte de « plus grande qualité » dépend de l’application.
Pour cette thèse, étant donné des images multimodales à une certaine résolution spatiale, la fusion vise à la synthèse d’images multimodales à plus haute résolution en exploitant d’autres images possédant cette résolution et acquises dans d’autres modalités. Les capteurs d’intérêt sont des capteurs optiques embarqués sur des plateformes spatio- ou aéroportées. La thèse portera particulièrement sur des résolutions spatiales décamétriques à décimétriques.L’intérêt de ces images synthétiques est la cartographie en milieu anthropique. Elles devront pouvoir supporter aussi bien une analyse visuelle en vraies ou fausses couleurs que des méthodes de post-traitement comme des classifications.
L’école des Mines de Paris a développé depuis plusieurs années une compétence dans ce domaine avec notamment l’introduction du concept ARSIS (amélioration de la résolution spatiale par injection de structures). Une thèse en cours a montré les limites des méthodes actuelles entrant dans ce cadre et offre quelques pistes de recherche. Elle a par ailleurs, défini et réalisé deux ateliers logiciels : l’un pour l’évaluation de la qualité des images fusionnées, indépendamment de la méthode de fusion, l’autre pour réaliser plus facilement des méthodes de fusion.
L’objet de la thèse est d’exploiter ces nouvelles connaissances afin de développer une nouvelle méthode de fusion et de quantifier ses performances par rapport à l’existant.Pour cela, on analysera tout d’abord les nouveaux outils mathématiques proposés pour l’analyse multi-échelle (curvlets, log-Gabor …) au regard des défauts constatés lors de l’usage d’ondelettes, d’analyse multi-résolution ou de pyramides laplaciennes généralisées. On choisira un de ces outils et on effectuera une implantation dans l’atelier logiciel. On exploitera ensuite cet outil pour la fusion des images. On pourra utiliser une approche de type minimisation de fonctionnelle en incluant des paramètres de qualité géométrique et/ou radiométrique (vecteur d’état). On peut envisager une approche par région après segmentation sur les niveaux d’activité. On effectuera une première évaluation des performances et limites de la méthode par comparaison avec les méthodes existantes, d’une part au moyen de l’atelier d’évaluation, d’autre part, par une campagne menée avec des analystes d’images. On proposera éventuellement des améliorations des divers composants que l’on réalisera. Enfin, on validera la méthode finale selon la même procédure que précédemment et on quantifiera les gains observés en qualité.