GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
La détection de changements significatifs entre deux images demeure un problème délicat. Dans ce contexte, une méthodologie récemment proposée dans [DMM03] émerge : l'approche a contrario. Il s'agit d'une approche non paramétrique présentant l'avantage de prendre en compte dans le processus de décision l'information contextuelle et différentes valeurs de seuil de détection. Nous étendons ici cette approche de manière à traiter des images multimodales desquelles sont extraites différentes images de mesure. Pour cela, deux règles de fusion sont développées de manière à combiner l'information provenant des images de mesure et celle provenant des différents seuils de détection. De plus, une nouvelle règle de décision, basée sur des tests de permutation, est proposée. La méthodologie a contrario est décrite dans la Section 1. Nous proposerons ensuite un nouveau cadre statistique dans la section 2. Enfin, la section 3 illustre l'application de la méthode pour de la détection de changements dans des images IRM dans le contexte de la sclérose en plaques
