Classification bayésienne supervisée d'images RSO de zones urbaines à très haute résolution

Aurélie Voisin 1 Vladimir Krylov 1 Josiane Zerubia 1
1 ARIANA - Inverse problems in earth monitoring
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Laboratoire I3S - SIS - Signal, Images et Systèmes
Résumé : Ce papier présente un modèle de classification bayésienne supervisée d'images acquises par Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) très haute résolution en polarisation simple contenant des zones urbaines, particulièrement affectées par le bruit de chatoiement. Ce modèle prend en compte à la fois une représentation statistique des images RSO par modèle de mélanges finis et de copules, et une modélisation contextuelle à partir de champs de Markov hiérarchiques.
Mots-clés : Radar à Synthèse d'Ouverture Classification Zones urbaines Markov
Type de document :
Communication dans un congrès
Gretsi - 23ème colloque du Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, Sep 2011, Bordeaux, France. 2011
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Contributeur : Aurélie Voisin <>
Soumis le : mardi 13 septembre 2011 - 11:49:29
Dernière modification le : lundi 5 novembre 2018 - 15:52:01
Document(s) archivé(s) le : mardi 13 novembre 2012 - 10:41:31

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Aurélie Voisin, Vladimir Krylov, Josiane Zerubia. Classification bayésienne supervisée d'images RSO de zones urbaines à très haute résolution. Gretsi - 23ème colloque du Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images, Sep 2011, Bordeaux, France. 2011. 〈inria-00623003〉

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