Identification sans contrainte de stationnarité d'un modèle AR d'une texture

Un problème classique en analyse d'image est d'obtenir une modélisation caractéristique d'images texturées. L'utilisation d'un modèle AR-2D fournit souvent des solutions efficaces. Cependant, l'identification des coefficients d'un tel modèle est assujettie à l'hypothèse de stationnarité du signal. Pour résoudre ce problème, nous considérons la distribution spatiale du signal générateur utilisé avec le modèle AR-2D. L'originalité de ce travail vient d'une identification simultanée des paramètres du modèle et des échantillons du générateur, ceci par un processus neuronal. Ainsi, comme résultats nouveaux, nous proposons une méthode permettant de représenter une texture par un couple d'attributs, un modèle AR-2D et une distribution spatiale du signal générateur