1 - Algorithmes statistiques pour le traitement des images polarimétriques en lumière cohérente

Show full item record

Files in this item

PDF Goudail (1043).pdf 2.250Mb

Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/2186
Title: 1 - Algorithmes statistiques pour le traitement des images polarimétriques en lumière cohérente
Author: GOUDAIL (Francois); REFREGIER (Philippe)
Abstract: L'imagerie polarimétrique consiste à former une image de l'état de polarisation de la lumière réfléchie par une scène. En particulier, l'image du degré de polarisation constitue une méthode puissante pour détecter des objets qui n'apparaissent pas sur les images d'intensité classiques. Cependant, dans les imageurs actifs illuminant la scène avec une lumière cohérente (laser), les images de degré de polarisation sont fortement perturbées à cause du phénomène de speckle. Il est donc nécessaire d'utiliser des algorithmes de traitement adaptés à leurs propriétés statistiques. Nous proposons tout d'abord d'étudier le modèle de densité de probabilité des images de degré de polarisation, puis nous analysons les propriétés des différents estimateurs du degré de polarisation à partir de ces images. Nous caractérisons ensuite les performances d'algorithmes statistiques de détection de cibles et de bords, ainsi que des méthode de segmentation d'objets par contour actif statistique. L'une des principales conclusions est que pour ces opérations de traitement, il est préférable de travailler non pas avec l'image de degré de polarisation classique, mais avec une transformation non-linéaire de celle-ci, que nous appelons « représentation naturelle » des images de degré de polarisation.
Description: Polarimetric imagery consists in forming an image of the state of polarization of the light basckscattered by a scene. For example, the image of degree of polarization is a powerful method for detecting objects which do not appear in classical intensity images. However, with active imagers which illuminate the scene with coherent light (laser), the images of degree of polarization are strongly perturbed, due to the speckle phenomenon. It is thus necessary to use processing algorithms which are adapted to their statistical properties. We first propose to study a model of the probability density function of the images of degree of polarization, then we analyze the properties of several estimators of the degree of polarization from these images. We then characterize the performance of statistical algorithms for edge and target detection, and of object segmentation methods based on statistical active contours. One of the main conclusions is that for these processing operations, it is preferable not to work on the classical image of degree of polarization, but on a nonlinearly transformed image, which we call “natural representation” of the degree of polarization images.
Subject: Traitement image; Méthode statistique; Algorithme; Polarimétrie; Détection cible; Détection objet; Détection contour; Segmentation; Estimation paramètre; Lumière cohérente; Polarisation optique
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 2001

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record





Advanced Search