2 - Segmentation d'images multisenseur par fusion évidentielle dans un contexte Markovien

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dc.contributor.author BENDJEBBOUR (A.) en_US
dc.contributor.author PIECZYNSKI (W.) en_US
dc.date.accessioned 2005-07-22T09:25:16Z
dc.date.available 2005-07-22T09:25:16Z
dc.date.issued 1997 en_US
dc.identifier.citation Traitement du Signal [Trait. Signal], 1997, Vol. 14, N° 5-NS, p. 453-464 en_US
dc.identifier.issn 0765-0019 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/2016
dc.description The Dempster-Shafer combination rule turns out to be quite efficient in the segmentation of multisensor images in numerous situations . On the other hand, in a Bayesian framework the Hidden Markov Random Fields have been of interest for some twenty years . The aim of our work is to propose some methods capable of merging both evidential and Markovian field advantages . The interest of the methods proposed and the differences in their behaviour are studied through simulations on synthetic images.
dc.description.abstract L'utilisation de la fusion de Dempster-Shafer en segmentation d'images multisenseur s'avère pertinente dans de nombreuses situations. L'intérêt des modélisations par champs de Markov cachés en segmentation statistique a par ailleurs été mis en évidence par les auteurs depuis une vingtaine d'années. Nous proposons dans cet article diverses démarches permettant l'utilisation de la fusion évidentielle dans le contexte des modèles markoviens cachés. L'intérêt des méthodes proposées ainsi que les différences de leur comportement sont étudiés à partir des simulations effectuées sur des images de synthèses. en_US
dc.format.extent 52628 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso en_US
dc.publisher GRETSI, Saint Martin d'Hères, France en_US
dc.relation.ispartofseries Traitement du Signal
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation en_US
dc.source Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1997, Vol. 14, N° 5-NS, p. 453-464 en_US
dc.subject.cnrs Segmentation en_US
dc.subject.cnrs Traitement image en_US
dc.subject.cnrs Théorie Dempster Shafer en_US
dc.subject.cnrs Modèle Markov en_US
dc.subject.cnrs Maximum vraisemblance en_US
dc.subject.cnrs Estimation paramètre en_US
dc.subject.cnrs Champ Markov en_US
dc.subject.cnrs Théorie de l'évidence en_US
dc.subject.cnrs Bruitage image en_US
dc.subject.cnrs Multisenseur en_US
dc.title 2 - Segmentation d'images multisenseur par fusion évidentielle dans un contexte Markovien en_US
dc.title.alternative Segmentation of multisensor images using evidential combination in a Markovian environment en_US
dc.type Article en_US
dc.contributor.affiliation Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée, Université Paris VI, 4, Place Jussieu, 75005 Paris en_US
dc.contributor.affiliation Département Signal et Image, Institut National des Télécommunications, 9, rue Charles Fourier, 91000 Evry en_US


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