CLASSIFICATION AUTOMATIQUE DE BLOCS D'IMAGES MULTIMODALES UTILISANT DES METHODES STATISTIQUES ET SPECTRALE D'ANALYSE
Mots-clés :
analyse de texture, classification, discrimination non paramétrique, optimisation d’un traitementRésumé
Cet article propose une nouvelle méthodologie pour la réalisation d’un classifieur automatique de blocs d’images multimodales. Cette méthode fait appel à un système de décision basé sur l’analyse et la caractérisation d’images multimodales en fonction de leurs propriétés locales. Ces propriétés sont modélisées par un ensemble de six familles de paramètres. Les blocs d’images sont classés par une méthode de classification non supervisée qui prend en compte les paramètres les plus discriminants. Une comparaison des classifieurs automatiques obtenus, en fonction de la taille des blocs, montre l'intérêt à adapter cette dernière au degré d'hétérogéneité de l'image. Enfin, l’efficacité de ces classifieurs est évaluée dans le cas d’images bruitées.Téléchargements
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