BENABDELKADER, SOUAD (2008) Contextual Enhancement Of Satellite Images. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

L'être humain dépend à 99% de sa vision pour récolter des information sur le monde qui l'entoure. Il est donc naturel que l'imagerie numérique ait pris une importance considérable. Néanmoins, historiquement parlant, les potentialités du traitement numérique des images pour le transfert et l’amélioration des images sont apparues avec le développement des grands ordinateurs et surtout avec les nécessités des programmes de recherche spatiale. Puis est venue l'ère de l’explosion des applications dans tous les domaines.... L'imagerie numérique est limitée par les dégradations, généralement désignées sous le terme de bruit d'image, dues aux bruits inhérents aux dispositifs d'acquisition (caméra, amplificateurs, quantification, …). L'élimination du bruit et le recouvrement de l'information perdue ou cachée constituent donc une étape cruciale dans le traitement d'image. D'un autre côté, les images acquises dans des conditions d'éclairage extrêmes; lumière trop faible ou trop puissante ainsi que les images issues de capteurs dont la dynamique est trop réduite sont peu contrastées, ce qui gêne sérieusement les opérations de reconnaissance, d'analyse et d'interprétation. Les méthodes de manipulation d'histogramme sont à l'origine des techniques d'amélioration du contraste, en particulier l'égalisation d'histogramme en raison de sa simplicité et des informations pertinentes à l'amélioration fournies par l'histogramme de l'image. Il est important de noter que la restauration constitue une opération d'amélioration basée sur un modèle mathématique de la dégradation, alors que l'amélioration du contraste ne prend en considération aucun modèle de bruit, et est par conséquent laissée aux soins de l'observateur pour juger de la qualité de l'amélioration. Le travail présenté dans cette thèse concerne à la fois restauration et amélioration du contraste appliquées au domaine de la télédétection satellitaire. La thèse est composée de quatre chapitres. Le premier chapitre introduit l'état de l'art des méthodes de restauration tout en présentant les critères quantitatifs standard de la qualité de restauration en plus d'un aperçu sur la littérature des méthodes de restauration. Le deuxième chapitre aborde la restauration du point de vue d'une post-reconstruction de zones contaminées par les nuages dans une séquence d'images multispectrales multitemporelles. L'objectif visé dans ce chapitre est d'améliorer la qualité de restauration obtenue par deux méthodes générales de restauration développées récemment, en l'occurrence la technique dite Contextual Multiple Linear Prediction (CMLP) et celle appelée Contextual Nonlinear Prediction (CNP). Une post-reconstruction est alors effectuée en utilisant conjointement l'information spatiale, spectrale et temporelle. Trois méthodes en guise de solution ont été proposées, en l'occurrence la prédiction multimodale, la prédiction de l'erreur résiduelle issue d'un estimateur et enfin la post-reconstruction spatio-spectrale. La génération d'une Map d'erreur est utilisée comme critère d'évaluation supplémentaire de la qualité de restauration. Les résultats de la simulation ont été présentés à la fin du chapitre. Le troisième chapitre présente les bases théoriques générales des techniques de modification d'histogramme. Les techniques de transformation ponctuelles sont considérées, en particulier l'égalisation et la spécification d'histogramme qui sont décrites en détail et par l'exemple pour la première. Trois critères de uantitification de la qualité d'amélioration sont présentés et le chapitre s'achève par un aperçu sur la littérature concernant les méthodes d'égalisation d'histogramme. Le quatrième chapitre concerne l'amélioration du contraste d'images de télédétection satellitaire en utilisant l'égalisation d'histogramme. Deux méthodes sont proposées, chacune se basant sur le seuillage d'une 2-partition floue pour satisfaire au critère de préservation de la luminosité des pixels. L'incorporation de l'information spatiale est exprimée dans la première méthode par le calcul des gradients du second ordre. Dans la deuxième méthode, le modèle spatial est exprimé par un histogramme bi-dimensioonel représentant la distribution spatiale conjointe des niveaux de gris dans un voisinage prédéterminé. Cet histogramme est calculée sur une zone prédéfinie de l'image et est utilisé par la suite pour le calcul de la densité de probabilité cumulative de l'image entière. Finalement, les résultats de la simulation sont présentés à la fin du chapitre

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Subjects:	Technologie > Electronique
Divisions:	Faculté de technologie > Département d'électronique
Date Deposited:	26 Apr 2017 10:18
Last Modified:	26 Apr 2017 10:18
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1103

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