Transformation gravitationnelle et application à la classification non supervisée d'images multi-composantes

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dc.contributor.author CARIOU, Claude -
dc.contributor.author CHEHDI, Kacem -
dc.date.accessioned 2007-11-30T10:27:03Z
dc.date.available 2007-11-30T10:27:03Z
dc.date.issued 2003 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/13707
dc.description.abstract - Dans cette communication, nous introduisons le concept de regroupement gravitationnel pour la classification de données, avec pour application le traitement d'images multispectrales. Ce concept général, que l'on peut décliner de diverses manières, permet de prendre en compte à la fois la proximité de mesure des individus et la proximité spatiale afin d'améliorer le processus postérieur de classification et par là-même la segmentation en régions homogènes. Nous présentons quelques exemples de comportement de cette technique et résultats comparatifs obtenus sur des données synthétiques et réelles. Les résultats obtenus sont encourageants et permettent d'envisager l'utilisation de ce principe sous diverses formes dans des applications dépassant le cadre de l'analyse d'images. fr
dc.format.extent 562179 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images en_US
dc.relation.ispartof 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, FRA, 2003 fr
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation fr
dc.source 19° Colloque sur le traitement du signal et des images, 2003 ; p. 926-929 fr
dc.title Transformation gravitationnelle et application à la classification non supervisée d'images multi-composantes fr
dc.type conference-meeting-part en_US
dc.contributor.affiliation LASTI -Groupe Image ENSSAT/Université de Rennes 1, BP 447 6, me de Kerampont, 22305 Lannion, FRA fr


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