Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
Auteur(s)
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Isabelle BLOCH : École nationale supérieure des télécommunications - Département Traitement du signal et des images - CNRS URA 820
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Henri MAÎTRE : École nationale supérieure des télécommunications - Département Traitement du signal et des images - CNRS URA 820
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Lire l’articleINTRODUCTION
La fusion d’informations regroupe les techniques utilisées pour associer des informations variées sur un même problème. En traitement des images, la fusion d’informations se préoccupe de combiner au mieux des images d’origines différentes pour mieux connaître l’objet d’observation. La fusion est devenue un aspect important de traitement de l’information dans plusieurs domaines très différents, dans lesquels les informations à fusionner, les objectifs, les méthodes, et donc la terminologie, peuvent varier beaucoup, même si les analogies sont également nombreuses. L’ampleur que prend la fusion d’informations suit celle que prennent les technologies et le traitement de l’information en général.
Cet article vise à préciser le contexte et les concepts de la fusion dans le domaine du traitement du signal et des images (TDSI), à dégager des définitions et à présenter les grandes lignes des principales approches numériques. Nous ne présentons pas ici les approches à bases de règles, syntaxiques, logiques, ni les approches neuronales.
Le paragraphe 1 présente une définition générale, les caractéristiques des données à prendre en compte dans un système de fusion, ainsi que les principales étapes. Le paragraphe 2 est consacré de manière plus précise aux spécificités de la fusion en traitement des images, en soulignant ce qui la distingue de la fusion dans d’autres domaines. Les principales approches numériques sont ensuite exposées, dans les paragraphes 3 pour les approches probabilistes et bayésiennes, 4 pour la théorie des fonctions de croyance, et 5 pour les méthodes floues et possibilistes. Enfin dans le paragraphe 6, nous discutons du traitement de l’information spatiale en fusion d’images.
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Conclusion
En anglais
6. Introduction d’informations spatiales dans la fusion
L’information spatiale est fondamentale en traitement d’images. Son introduction dans les méthodes de fusion est cruciale, et nécessite souvent des développements spécifiques pour adapter les méthodes issues d’autres domaines. Un des objectifs les plus fréquents est de garantir que la décision soit spatialement cohérente. Par exemple, en classification multisource, on va chercher à éviter les points isolés dans une classe différente.
6.1 Au niveau de la modélisation
L’introduction de l’information spatiale au niveau de la modélisation est plus ou moins implicite suivant le niveau de représentation auquel on se place. Si l’on raisonne au niveau du pixel, l’information contenue dans un pixel ne contient pas d’information spatiale, et celle-ci doit alors être introduite explicitement. Le contexte spatial considéré est le plus souvent le voisinage local de chaque point. Une manière simple de la prendre en compte est de définir
en fonction des caractéristiques de x et également de ses voisins. Si l’on note
le voisinage de x (contenant x), on définira
comme une fonction du type :
où
désigne les caractéristiques de y dans la source j. Ce type d’approche peut être vu comme un problème de filtrage spatial.
Si l’on raisonne au niveau de primitives (segments, contours, régions) ou au niveau des objets ou structures de la scène, l’information spatiale locale est implicitement prise en compte dans la représentation. Si la détection de ces éléments n’est pas précise ou si leur localisation ne l’est pas (par exemple à cause...
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Introduction d’informations spatiales dans la fusion
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - WHITE (F.E.) - Data Fusion Lexicon, Data Fusion Subpanel of the Joint Directors of Laboratories Technical Panel for C 3. - 1991.
-
(2) - ANDRESS (K.M.), KAK (A.C.) - Evidence Accumulation and Low Control in a Hierarchical Spatial Reasoning System. - AI Magazine, p. 75-94, 1988.
-
(3) - APPRIOU (A.) - Probabilités et incertitude en fusion de données multisenseurs. - Revue scientifique et technique de la défense, (11), p. 27-40, 1991.
-
(4) - APPRIOU (A.) - Formulation et traitement de l’incertain en analyse multisenseurs. - Quatorzième Colloque GRETSI, p. 951-954, Juan-les- Pins, 1993.
-
(5) - AURDAL (L.), BLOCH (I.), MAÎTRE (H.), GRAFFIGNE (C.), ADAMSBAUM (C.) - Continuous Label Bayesian Segmentation, Applications to medical Brain Images. - ICIP’97, vol. II, p. 128-131, 1997.
-
(6) - BALDWIN (J.F.) - Inference...
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