Détection de changements entre deux images SAR par une approche markovienne
Encadrants : Florence Tupin
Disponible : OUI
Spécialité : traitement d'images
Nombre d'étudiants : 1
Description :
La détection de changement entre images est un problème crucial en imagerie satellitaire et en particulier en imagerie radar. L’objectif de ce projet est d’étudier et mettre en oeuvre une méthode de détection de changement qui s’appuie d’une part sur la modélisation des distributions spécifiques de ce type d’images et d’autre part sur l’information contextuelle grace à un modèle markovien.
Pré-requis : Langage de programmation au choix de l'étudiant
Travail demandé : Le travail consiste en une étude bibliographique de l'article :
Unsupervised Change Detection From Multichannel
SAR Data by Markovian Data Fusion
Gabriele Moser and Sebastian Serpico, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009
et une mise en oeuvre informatique de la méthode proposée. Une évaluation des performances de la méthode sur des données simulées et réelles sera également menée.
Unsupervised Change Detection From Multichannel
SAR Data by Markovian Data Fusion
Gabriele Moser and Sebastian Serpico, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009
et une mise en oeuvre informatique de la méthode proposée. Une évaluation des performances de la méthode sur des données simulées et réelles sera également menée.
