Extraction de caractéristiques de texture pour la classification d'images satellites

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.This thesis joins in the general frame of the multimedia data processing. We particularly exploited the satellite images for the application of these treatments. We were interested in the extraction of variables and texturelles characteristics; we proposed a new method of pre-treatment of textures to improve the extraction of these characteristic attributes. The increase of the resolution of the satellites disrupted, paradoxically, the researchers during the first classifications on high-resolution data. The very homogeneous maps, obtained until then on average resolution, became very split up and difficult to use with the same algorithms of classification. A way of remedying this problem consists in characterizing the pixel in the classification by parameters measuring the spatial organization of the pixels of its neighbourhood. There are several approaches in the analysis of texture in the images. Within the framework of the satellite images, the statistical approach seems to be usually retained, as well as the methods of the cooccurrence matrix and the corrélogramme, based on the statistical analysis in the second order (in the sense of the probability on couples of pixels). And they are the last two methods on which we are going to base to extract the texturelle information from it in the form of a vector. These matrices present some drawbacks, such as the required memory size and the high calculation time of the parameters. To by-pass this problem, we looked for a method of reduction of the number of grey levels called rank coding (allowing to pass, at first of 256 levels at 9 grey levels, and then to improve the quality of the image, passing to 16 grey levels, while keeping the structure and the texture of the image. This thesis allowed to show that the method of coding is a better way to compress an image without losing however of the texturelle information. It allows to reduce the size of the data, what will reduce the calculation time of the characteristics