Apprécier Analyse Non Supervisee D Images Hyperspectrales Demixage Lineaire Et Detection D Anomalies gratuitement

Analyse non supervisée d'images hyperspectrales: Démixage linéaire et détection d'anomalies

Format: Broché

Language: Français

Pages: 148

Publisher: Omniscriptum (20 janvier 2011)

ISBN: 6131555958

Format: PDF / Kindle / ePub

Size: 9.8 MB

Downloadable formats: PDF


Cette thèse explore deux axes de recherche pour l'analyse non-supervisée d'Images HyperSpectrales (HSIs). Sous l'hypothèse du modèle de mélange linéaire de spectres, nous abordons d'abord la problématique du démixage par Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF). D'une part, nous proposons de régulariser le problème en intégrant de l'information a priori spectrale et spatiale judicieuse, spécifique aux HSIs. D'autre part, nous proposons un estimateur du pas optimal pour la descente de gradient projeté. Nous montrons ainsi que, correctement régularisée, la NMF est un outil pertinent pour le démixage d'HSIs. Puis, nous explorons la problématique de la détection d'anomalies. Nous proposons un algorithme de Poursuite de Composantes Anormales (PCA), basé simultanément sur la poursuite de projections et sur un modèle probabiliste avec test d'hypothèses statistiques. Ainsi, la PCA détecte les anomalies à taux de fausse alarme constant et les discrimine en classes spectralement homogènes.

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