Bibliographie & annexes
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English
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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Fusion probabiliste et bayésienne
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2. Spécificités de la fusion d’informations en traitement des images
Nous décrivons ici les spécificités de la fusion en traitement d’images. Les définitions générales proposées dans le paragraphe 1 sont précisées et illustrées dans ce cadre particulier. Nous insisterons sur la spécificité des images et de leur représentation par rapport aux problèmes de fusion, ce qui les distingue de la plupart des autres domaines d’application de la fusion.
pour un panorama des différents domaines, on pourra se référer à [119], étude bibliographique présentée sous forme d’analyse statistique, qui présente les développements effectués de 1997 à 1999 selon le domaine d’application, les objectifs de la fusion, l’architecture des systèmes et le cadre mathématique.
2.1 Objectifs de la fusion en traitement des images
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Les premières applications dans lesquelles sont apparues des images dans les systèmes de fusion concernent des modèles fonctionnels, hérités de ceux développés pour la fusion de mesures en contrôle de processus, pour expliquer ou prédire des systèmes plus complexes, tels que des configurations météréologiques ou des systèmes écologiques. Ces modèles, souvent d’une très grande complexité, relient des contributions très différentes telles que des observations à échelle microscopique (évapo-transpiration par exemple) ou macroscopique (variations saisonnières par exemple). La fusion des informations est alors effectuée essentiellement au niveau des modèles physiques. Certaines des mesures impliquées peuvent être des images (par exemple une image radar pour estimer les zones d’eau).
Puis les images ont pris une place de plus en plus importante dans des problèmes de fusion en vision robotique, pour le guidage des véhicules, ou pour la surveillance. Le but est alors de fournir...
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Spécificités de la fusion d’informations en traitement des images
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - WHITE (F.E.) - Data Fusion Lexicon, Data Fusion Subpanel of the Joint Directors of Laboratories Technical Panel for C 3. - 1991.
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(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.
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(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.
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(6) - BALDWIN (J.F.) - Inference...
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