Des satellites d'observation de la terre acquièrent des images de températures des corps visibles depuis l'espace. L'étude de ces images requiert un traitement et ce travail analyse différentes méthodes statistiques, tant descriptives qu'analytiques, susceptibles d'aider dans l'interprétation et éventuellement l'amélioration des images. Les données traitées sont tout d'abord présentées et nous montrons comment des méthodes de type descriptif, comme les histogrammes, peuvent aider à la visualisation des images et offrir une classification simple des images. La texture de ces images est ensuite étudiée en utilisant le concept de fonction aléatoire à support dans R2 et par le biais de l'analyse des données, nous avons construit une méthode de segmentation d'images en zones de texture homogènes. Cette méthode est utilisée pour bâtir un algorithme de lissage du bruit de fond affectant les images. Cet algorithme est de type moyenne mobile optimale et est adaptatif car prenant en compte la texture locale. Tous les algorithmes exposés ont fait l'objet d'une implémentation sur calculateur et plusieurs exemples d'application sont proposés.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00949046 |
| Date | 06 January 1976 |
| Creators | Albuisson, Michel |
| Publisher | Université Pierre et Marie Curie - Paris VI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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