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Séminaire du département Images et Signal du 21/11/2013 à 15h00

 

Démélange non-linéaire d'images hyperspectrales

Intervenant : Yoann Atmann, IRIT

Lieu : salle MONT BLANC

 

Résumé : Le démélange spectral est un des sujets majeurs de l'analyse d'images hyperspectrales. Ce problème consiste à identier les composants macroscopiques présents dans une image hyperspectrale et à quantifier les proportions (ou abondances) de ces matériaux dans tous les pixels de l'image. La plupart des algorithmes de démélange suppose un modèle de mélange linéaire qui est souvent considéré comme une approximation au premier ordre du mélange réel.
Cependant, le modèle linéaire peut ne pas être adapté pour certaines images associées par exemple à des scènes engendrant des trajets multiples (forêts, zones urbaines) et des modèles non-linéaires plus complexes doivent alors être utilisé pour analyser de telles images. Cette présentation se focalise sur de nouveaux modèles de mélange non-linéaires et des algorithmes associés pour le démélange et l'analyse d'images hyperspectrales. La prise en compte d'effets non-linéaires dans les images hyperspectrales nécessite souvent des stratégies de démélange plus complexes que celles basées sur un modèle linéaire. Comme le modèle linéaire est souvent suffisant pour approcher la plupart des mélanges réels, il est intéressant de pouvoir détecter les pixels ou les régions de l'image où ce modèle linéaire est approprié. La dernière partie de cette présentation se concentre sur l'étude de détecteurs de non-linéarités basés sur des modèles linéaires et non-linéaires pour l'analyse d'images hyperspectrales.


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