Projet : ARIANA - ariana

<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000" link="#9944EE" vlink= "#0000FF" alink="#00FF00"> <h2><a name="SECTION00062000000000000000" id= "SECTION00062000000000000000">Segmentation d'images satellitaires et aériennes texturées par inférence bayésienne et champs de Markov</a></h2> <a name="ARIANA_resultats_segmentation" id= "ARIANA_resultats_segmentation"></a> <p><br /> <br /> <span class="textbf">Participants :</span> Simon Wilson, Josiane Zerubia.<br /> <br /></p> <p><strong>Mots clés :</strong> <i>segmentation, texture, champs de Markov, MCMC .</i></p> <p>Ce travail a consisté à étudier un modèle markovien double, initialement proposé par Melas et Wilson à Trinity College Dublin, sur des données réelles satellitaires et aériennes haute résolution fournies par l'IGN, pour réaliser une segmentation non supervisée en tenant compte de la texture. L'inférence bayésienne a été implémentée via un algorithme de type MCMC. Les premiers résultats sont intéressants. Ce travail a été conduit dans le cadre du programme européen ESF-HSSS. Il sera continué dans le cadre du projet européen Moumir.</p> </body>