Outils bayesiens pour l'analyse d'images multispectrales

1Atelier : Imagerie Multidimensionnelle et Observatoire Virtuel Christophe Collet - [email protected] octobre2006

Outils bayesiens pour l'analyse d'images multispectrales

LSIIT UMR CNRS 7005

PASEO Team

Probabilistic Analysis of Space and Earth Observations


Contexte

Collaboration Observatoire de Strasbourg / CDS – LSIIT• Ch Collet (PU), A. Jalobeanu (CR), M. Louys (McF), F. Salzenstein (McF)

• F. Flitti (PhD 2005), M. Pettremand (doctorant)

• Stages DEA et Master

Développement de nouveaux outils en • Analyse d’images multivariées

• Segmentation-classification en imagerie multispectrale

• Caractérisation d’images hyperspectrales

• Fusion de données et modèles graphiques (projet Space Fusion)


Contexte

Cadre privilégié de l’approche bayésienne• Formalisme rigoureux pour une approche générique

• Prise en compte de l’incertitude, prise en compte explicite du bruit

• Approche générique de la formation des images (modèles graphiques)

• Approches par régularisation de type Markovien

Application en imagerie astronomique (2001-2006)• Cube de données en radio-astronomie (Coll. B. Vollmer et al.)

• Détection de galaxies LSB (Coll. V. van Driel et al.

• Fusion de données multispectrales (Coll. E. Slezak)

• Segmentation spatio-spectrale (Coll. B. Guiderdoni et al.)

• Visualisation couleur de cubes multispectraux (L. Cambresy et al.)


Contexte

SegmentationMarkovienne dure

Ondelettes

Débruitage/Fusion

VisualisationRéduction de

données

Classification

Segmentation spectralePuis spatiale et spectrale

Estimationde paramètres

SegmentationMarkovienne floue

E. Slezak

Van DrielB. VollmerS. Sabatini

B. GuiderdoniJ. Blaizot

L. CambrésyC. Bot

E. Slezak

LSB

Radio

Tree

Visu

Copules

Fuzzy

Fusion - Galaxies


Cubes de données en radioastronomie

Domaine radio : 42 bandes

autour de la raie HI 21cm de la

galaxie spirale NGC 4254

située dans la constellation de

la Vierge



Mélange



Corrélation


Fusion de données multispectrales

Image multibande :

N=2

Analyse

Bande 1

Analyse

Bande 2

Qu

ad

arb

re

de

Ma

rko

v

Echelle 1

Echelle 2

Echelle 3

Echelle 4

Carte de segmentation Multiéchelle

Fusion

Algorithme de Van Cittert

Image fusionnée

et restaurée

Approximationséchelle 4

Moyenne

Détails


Fusion de données multispectrales


Segmentation spatio-spectrale

Classification d’images hyperspectrales (poster ADASS)• Algorithme des Mean-Shift

• Traitements non supervisé

• Projection sur une base de fonctions extraites des observations

• Classification sur critères spectraux


Visualisation couleur de cubes de données

Utilisation d’une carte

de labels comme a

priori

Représentation dans

un espace de

couleurs approprié


Visualisation couleur de cubes de données


Projet AIDA

ACI Masse de données en astronomie (2003-2006)

Interface en ligne d’outils développés en C, C++, Java,…

Workflow : enchainement de traitements complexes

Passage des données/paramètres

Descripteurs de données

Descripteurs de traitement


Perspectives

Proposer en lignes quelques démonstrateurs avec illustration sur

des cas spécifiques dans un contexte astronomique

Accélérer les temps de traitements (cluster de PC)

Amplifier certaines collaborations Astro/STIC (projet SpaceFusion)

Triplet :

1. Informatique (OV)

2. Image (Recherche)

3. Astronomique (Application)

Outils bayesiens pour l'analyse d'images multispectrales

Documents

Transcript of Outils bayesiens pour l'analyse d'images multispectrales