Thèse : Détection de l’ombre, de la végétation et des bâtiments sur des images optiques en haute résolution

Soutenance de thèse : Tran-Thanh NGO

Équipe : MIV

Titre : Détection de l’ombre, de la végétation et des bâtiments  sur des images optiques en haute résolution

Résumé : Cette thèse est dédiée à la détection de l’ombre, de la végétation et des bâtiments à partir d’une unique image optique très haute résolution. La première partie présente une nouvelle méthode pour détecter simultanément les ombres et la végétation : plusieurs indices d’ombre et de végétation sont comparés puis fusionnés grâce à la théorie de l’évidence de Dempster-Shafer afin d’obtenir une segmentation en trois classes : “ombre”, “végétation” et “autre”. Comme la fusion est une méthode pixellique, elle est incorporée dans un contexte markovien pour régulariser la segmentation. Dans la deuxième partie, une nouvelle technique de segmentation d’images par croissance de région est proposée. L’image est tout d’abord sur-segmentée en régions homogènes afin de remplacer la structure rigide de la grille de pixels. Une classification-fusion itérative est ensuite appliquée sur ces régions. à chaque itération, les régions sont classées en utilisant une segmentation markovienne, puis regroupées entre elles en fonction de la position des ombres, de leur classe, et de la rectangularité de la forme fusionnée. Les bâtiments sont estimés à partir de la classification finale comme étant les rectangles d’emprise minimale. Ces deux algorithmes ont été validés sur plusieurs images de télédétection et ont permis de démontrer leur efficacité.

Cette thèse a été dirigée par Christophe Collet et co-encadrée par Vincent Mazet (Université de Strasbourg).

La présentation aura lieu le mardi 22 septembre 2015 à 14h00 dans l'amphithéâtre A207 du pôle API à Illkirch.