Extraction de caractéristiques : contours multispectraux, contours de texture et routes

Abstract

Ce mémoire concerne l'extraction de caractéristiques. Nous divisons les caractéristiques en deux types: de bas niveau ou non-nominatives et de haut niveau ou nominatives. Nous proposons dans un premier temps un détecteur original de contours de type Laplacien dans les images multispectrales, basé sur les dérivées d'une fonction de contraste présentée par Cumani. Dans un deuxième temps, nous présentons un second détecteur de contours original pour les images de texture. Ce détecteur est basé sur les différences des moments locaux d'ordre supérieur. Afin de combiner les contours dûs aux différents moments, nous utilisons l'approche multispectrale. Ces deux détecteurs extraient des caractéristiques de bas niveau. Concernant les caractéristiques de haut niveau, nous présentons un détecteur de routes dans les images à haute résolution après avoir étudié les différentes méthodes existantes dans un rapport externe. Ce détecteur utilise l'information contenue dans une base de données de routes, fournie par Géomatique Canada, comme initialisation pour des contours actifs. Ces contours actifs servent à corriger cette même information, imprécise car elle est obtenue par numérisation des cartes routières. Des hypothèses pour les routes manquantes sont générées par un suivi de route débutant du réseau routier connu. Des résultats pour les trois détecteurs sont présentés démontrant la validité des approches utilisées.