À cause de la nature cohérente du signal radar à synthèse d’ouverture (RSO), les données RSO polarimétriques (PolRSO) sont contaminées par du chatoiement. Le chatoiement affecte non seulement l’intensité des images sur les canaux HH, VV et HV, mais aussi la structure de corrélation (e.g. le produit complexe de la matrice de covariance). Une réduction du chatoiement améliore l’estimation de l’information polarimétrique, et par conséquent la discrimination de scènes ciblées, la segmentation d’images, la classification ainsi que la détection des contours. Mais, puisque l’information polarimétrique doit être préservée et les produits hermitiens de la matrice de covariance ajoutent de nouveaux termes à traiter, le filtrage du bruit de chatoiement est plus difficile à implémenter dans un système PolRSO que dans un système RSO. De plus, il est important d’éviter d’introduire de la diaphonie et de corrompre l’information polarimétrique des images. Le but de cette thèse est l’exploration du filtrage multiéchelle des images PolRSO.
L’analyse multiéchelle basée sur la théorie des ondelettes est un outil d’analyse moderne dans de nombreux domaines de recherche technique comme la biologie, la médecine, l’informatique ou bien encore la télédétection. Les ondelettes ont montré avec succès leurs résultats dans le domaine du traitement d’images; dans le cadre du débruitage, la réussite de leurs techniques repose sur la capacité des transformées en ondelettes à séparer le bruit du signal utile. Dû à des contraintes physiques liées au débruitage du chatoiement des images PolRSO, il existe un compromis entre la préservation de la résolution spatiale et radiométrique. Le filtre amélioré de Lee est un exemple de filtres capables d’adapter la taille ou la forme de leur fenêtre de filtrage par rapport aux caractéristiques structurales de l’image, afin de trouver un bon compromis entre la conservation de la résolution spatiale et radiométrique de l’image débruitée. L’analyse multirésolution par ondelettes représente une approche très appropriée à ce type de contraintes grâce à ses propriétés de la localisation spatiale et fréquentielle des structures de l’image.
Nous proposons dans cette thèse une nouvelle méthode filtrage multiéchelle des images PolRSO qui repose sur un algorithme d’identification des coefficients d’ondelettes significatifs (i.e. qui contient de l’information de structures). Nous appliquons une transformée en ondelettes à chaque élément de la matrice de covariance et utilisons toute son information polarimétrique pour filtrer les coefficients des ondelettes. Nous montrons que l’identification de l’information structurale dans domaine des ondelettes est améliorée en utilisant le logarithme des images PolRSO. Dans le but de soutirer l’information de structure qui existe dans toutes les bandes de la matrice de covariance polarimétrique, trois procédés sont suggérés : l’Analyse en Composantes Principales (ACP), la somme des carrés des coefficients et la somme des produits interbandes. Le seuillage des coefficients d’ondelettes est basé sur une technique de seuillage entropique 2D, qui permet d’obtenir un seuil dynamique lié directement au contenu de l’image.
D’autre part, nous proposons aussi un turbo filtre polarimétrique basé sur le principe turbo itératif et notre filtre polarimétrique multiéchelle. Le concept du principe turbo itératif consiste à créer un système composé de deux filtres différents et de communiquer une information filtrée d’une sortie d’un filtre à l’entrée de l’autre filtre, puis de réitérer le processus jusqu’à ce qu’ils convergent vers un résultat plus fiable. L’algorithme turbo itératif appliqué aux images RSO a montré de très bonnes performances grâce à la propagation de l’information entre deux filtres; ce qui nous encourage à développer une méthode adaptée aux images PolRSO.
Nous avons testé les performances de nos filtres sur des images PolSAR simulées, et sur des images PolRSO réelles; les résultats du filtre multiéchelle PolRSO se sont avérés supérieurs à ceux obtenus avec d’autres filtres, et le turbo filtre PolRSO a montré sa compétence à améliorer les résultats des filtres complémentaires au filtre basé sur une approche multiéchelle.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/6748 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Farage, Grégory |
| Contributors | Benie, Goze Bertin, Foucher, Samuel |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse |
| Rights | © Gregory Farage, Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 2.5 Canada, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ca/ |
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