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Evènements et manifestations

17/04/2015

Soutenance de thèse de doctorat de Sofiane HACHICHA



Soutenance de thèse de doctorat le 17/04/2015 à 10H00 , à l'amphi 1 de Sup'Com.


Intitulé : Analyse de scène à partir d’images multi sources pour la détection de changements

Présentée par : Sofiane HACHICHA 



Jury


President

Mohamed Rached BOUSSEMA

Professeur à l’ENIT

 

 

 

Rapporteurs

Josiane ZERUBIA

Directrice de Recherche à INRIA Sophia Antipolis

 

Ahmed BEN HAMIDA

Professeur à l’ENIS

 

Examinateur

Riadh ABDELFETTAH

Maître de Conférences à SUP’COM

 

Directrice de thèse

Amel BENAZZA

Professeur à SUP’COM


Résumé


Avec le développement technologique que connaît le monde de l’imagerie radar plusieurs disciplines et techniques ont pu bénéficier de plus de facilités et de meilleurs moyens pour évoluer et profiter du grand flux d’images.


Parmi les outils du traitement d’images, ceux relatifs à la détection de changements présentent un intérêt particulier auprès des chercheurs et des experts en imagerie radar.


Cette thèse est scindée en deux grandes parties : la détection de changements entre deux images et celles relatives à une série temporelle d’images radar. Dans la première partie, nous étudions différentes mesures de similarité permettant de générer une carte de changements entre deux images données. Nous proposons de nouveaux critères prenant en considération un a priori sur la nature des distributions des images radar.


Une étude comparative entre les différentes mesures existantes et proposées est menée afin de dégager les plus performantes selon un contexte donné. En continuité avec cette étude, nous proposons de fusionner les critères les plus discriminants afin d’améliorer les résultats de détection de changements entre deux images radar. Comme première approche de fusion, nous proposons une combinaison des mesures selon une décomposition en ondelettes puis selon la théorie récente de Dezert-Smarandache.


Dans la deuxième partie de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode pour l’analyse des séries temporelles d’images satellites à travers la détection de changements. Cette dernière est destinée à la classification temporelle du comportement des zones en exploitant l’information de détection de changements. L’approche de fusion de mesures de similarité introduite dans la première partie a été alors intégrée, valorisée et de nouvelles contributions en filtrage et analyse de changements ont été apportées. Les résultats obtenus sont susceptibles d’intéresser plusieurs géo-interprètes visant à traiter et analyser un grand volume de données.


Mots-clés


Détection de changements, imagerie radar RSO, filtrage NL-means, mesure de similarité, fusion de données, théorie de Dezert-Smarandache.