Restauration d'images SAR-ERS-1 par une méthode multi-échelle

Le problème de filtrage du bruit de type "speckle" a soulevé l'intérêt de plusieurs chercheurs. L'approche multirésolution a notamment permis d'améliorer les performances des filtres. Cet article introduit une nouvelle technique de filtrage du "speckle", dite "puzzle" qui est adaptative, efficace, simple à implanter et qui ne nécessite ni information sur le bruit ou l'image, ni une détermination de seuils. La méthode consiste à chercher en tout point représentatif de l'image, la version filtrée la plus adéquate prise à partir d'une représentation multi-échelle complète. Les tests effectués sur des images SAR ERS-1 ont donné des résultats dont l'évaluation quantitative et qualitative apparaît satisfaisante

Fusion de classifieurs en utilisant la théorie de l'évidence pour l'amélioration de la classification d'image

Le problème traité dans cet article concerne l'amélioration de la classification d'image dans les conditions d'insuffisance d'informations a priori déterministes et fiables sur l'état et la nature de la formation de l'image à l'instant de la prise de vue. Une méthode de fusion des classifieurs d'imagerie pour une meilleure classification des scènes imagées est proposée. La méthode est basée sur la théorie de l'évidence. Elle est générale et applicable à tout type de classifieur. On utilise le taux de fiabilité de la classification comme critère d'évaluation, les résultats obtenus, en utilisant des images simulées et réelles de télédétection, montrent que la méthode proposée donne de meilleurs résultats en comparaison avec les résultats des classifieurs considérés séparément

Approches neuronales pour l'extraction des composantes principales d'images multispectrales de télédétection

Le problème traité dans le présent article consiste en l'extraction des composantes principales les plus significatives d'images multispectrales de télédétection sans avoir à calculer la matrice de covariance des images spectrales. L'originalité du travail réside dans l'élaboration des algorithmes d'apprentissage spécifiques pour deux approches neuronales d'Analyse en Composantes Principales (ACP). Les deux approches possèdent des convergences rapides. L'application sur une image multispectrale réelle a montré leur efficacité dans l'extraction des composantes principales les plus significatives. The problem addressed in the présent paper is the most significant principal components extraction of remotely sensed multispectral images without having to calculate the covariance matrix of spectral images. The originality of the work resides in the elaboration of specific training algorithms for two neural network-based approaches of Principal Component Analysis (PCA). The convergence of a proposed approaches are rapid. The application on a real multispectral image has shown their efficiency in the extraction of the most significant principal components

Les « francofffonies ! » à Liré : l’histoire de deux rencontres avec la langue française

Le mardi 4 avril 2006, au musée Joachim Du Bellay à Liré, les Lyriades de la langue française, en prélude aux 3es Rencontres de Liré, recevaient, dans le cadre du Tour de France des auteurs francophones (l’une des très nombreuses manifestations des « francofffonies ! », festival francophone en France 2006), deux auteurs : le romancier algérien Boualem Sansal et le poète, essayiste et traducteur grec Dimitri Analis. Au cours de la soirée, des extraits de leurs œuvres furent lus et un débat per..

Compression d'images par "matching pursuit"

Nous présentons une extension au cas 2-D, de l'algorithme de décomposition adaptative multi-échelle "Matching pursuit" de S. Mallat. En utilisant les atomes espace- fréquence de Gabor, et un critère d'arrêt basé sur la norme de l'image résiduelle, un taux de compression de l'ordre de 47.31 est alors obtenu