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    Hyperspectral images segmentation: a proposal

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    Hyper-Spectral Imaging (HIS) also known as chemical or spectroscopic imaging is an emerging technique that combines imaging and spectroscopy to capture both spectral and spatial information from an object. Hyperspectral images are made up of contiguous wavebands in a given spectral band. These images provide information on the chemical make-up profile of objects, thus allowing the differentiation of objects of the same colour but which possess make-up profile. Yet, whatever the application field, most of the methods devoted to HIS processing conduct data analysis without taking into account spatial information.Pixels are processed individually, as an array of spectral data without any spatial structure. Standard classification approaches are thus widely used (k-means, fuzzy-c-means hierarchical classification...). Linear modelling methods such as Partial Least Square analysis (PLS) or non linear approaches like support vector machine (SVM) are also used at different scales (remote sensing or laboratory applications). However, with the development of high resolution sensors, coupled exploitation of spectral and spatial information to process complex images, would appear to be a very relevant approach. However, few methods are proposed in the litterature. The most recent approaches can be broadly classified in two main categories. The first ones are related to a direct extension of individual pixel classification methods using just the spectral dimension (k-means, fuzzy-c-means or FCM, Support Vector Machine or SVM). Spatial dimension is integrated as an additionnal classification parameter (Markov fields with local homogeneity constrainst [5], Support Vector Machine or SVM with spectral and spatial kernels combination [2], geometrically guided fuzzy C-means [3]...). The second ones combine the two fields related to each dimension (spectral and spatial), namely chemometric and image analysis. Various strategies have been attempted. The first one is to rely on chemometrics methods (Principal Component Analysis or PCA, Independant Component Analysis or ICA, Curvilinear Component Analysis...) to reduce the spectral dimension and then to apply standard images processing technics on the resulting score images i.e. data projection on a subspace. Another approach is to extend the definition of basic image processing operators to this new dimensionality (morphological operators for example [1, 4]). However, the approaches mentioned above tend to favour only one description either directly or indirectly (spectral or spatial). The purpose of this paper is to propose a hyperspectral processing approach that strikes a better balance in the treatment of both kinds of information....Cet article présente une stratégie de segmentation d’images hyperspectrales liant de façon symétrique et conjointe les aspects spectraux et spatiaux. Pour cela, nous proposons de construire des variables latentes permettant de définir un sous-espace représentant au mieux la topologie de l’image. Dans cet article, nous limiterons cette notion de topologie à la seule appartenance aux régions. Pour ce faire, nous utilisons d’une part les notions de l’analyse discriminante (variance intra, inter) et les propriétés des algorithmes de segmentation en région liées à celles-ci. Le principe générique théorique est exposé puis décliné sous la forme d’un exemple d’implémentation optimisé utilisant un algorithme de segmentation en région type split and merge. Les résultats obtenus sur une image de synthèse puis réelle sont exposés et commentés

    De l'utilisation de la structure estimation/commande pour le pilotage instationnaire d'un lanceur spatial

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    Dans cet article, nous nous intéressons au développement de techniques ayant trait à la mise sous forme LQG équivalente de correcteurs stabilisants. Dans un premier temps nous nous concentrerons plus particulièrement sur la transformation de correcteurs issus d'une synthèse Hinfinty. Nous proposons une méthode originale pour effectuer le choix des dynamiques d'estimation et de commande du correcteur équivalent en s'appuyant sur les résultats d'une synthèse H2. Puis nous proposerons une définition en temps discret de la Forme Standard de Passage (CSF) qui s'appuie également sur la paramétrisation de Youla sur la structure estimation /commande. Nous la présenterons en tant qu'outil méthodologique pour la mise en forme d'un problème multi-objectif. Nous mettrons en application la CSF sur le problème de pilotage d'un lanceur et nous montrerons l'intérêt de l'utilisation de la structure estimation/commande dans le cadre de l'inter-polation de correcteur pour le pilotage instationnaire

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    Traçabilité d'exigences temporelles dans l'outil UML/SysML TTool

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    La démonstration proposée concerne la traçabilité d'exigences tout au long du cycle de développement d'un système temps-réel, potentiellement distribué. L'outil TTool, basé sur un profil UML2, permet de saisir les exigences au format SysML, puis de confronter, par utilisation de techniques de vérification formelle, ces exigences aux diagrammes UML du système
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