Classification of very high resolution SAR images of urban areas by dictionary-based mixture models, copulas and Markov random fields using textural features

Résumé : Nous nous intéressons au problème de la classification d'images d'amplitude SAR très haute résolution, qui contiennent des zones urbaines. La méthode de classification supervisée proposée ici combine une estimation des fonctions de densité de probabilité, correspondant aux statistiques de chacune des classes envisagées, avec des champs de Markov. L'extraction de textures (e.g. GLCM) à partir de l'image SAR permet d'améliorer la classification par la discrimination des zones urbaines. L'introduction de copules permet le calcul d'une fonction de densité de probabilité conjointe pour chacune des classes à partir des densités marginales de l'image d'amplitude SAR et de sa texture, obtenues par calculs préalables. Ces estimations des densités conjointes, utiles pour l'apprentissage, sont introduites dans un modèle de Markov caché en vue d'établir la classification.
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Communication dans un congrès
Lorenzo Bruzzone. SPIE Remote Sensing, Sep 2010, Toulouse, France. SPIE, 7830, 2010, Proceedings of SPIE; Image and Signal Processing for Remote Sensing XVI. <10.1117/12.865023>
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Contributeur : Aurélie Voisin <>
Soumis le : jeudi 9 septembre 2010 - 11:50:44
Dernière modification le : lundi 19 novembre 2012 - 10:35:19
Document(s) archivé(s) le : vendredi 10 décembre 2010 - 02:49:51

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Aurélie Voisin, Gabriele Moser, Vladimir Krylov, Sebastiano B. Serpico, Josiane Zerubia. Classification of very high resolution SAR images of urban areas by dictionary-based mixture models, copulas and Markov random fields using textural features. Lorenzo Bruzzone. SPIE Remote Sensing, Sep 2010, Toulouse, France. SPIE, 7830, 2010, Proceedings of SPIE; Image and Signal Processing for Remote Sensing XVI. <10.1117/12.865023>. <inria-00516333>

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