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Segmentation non supervisée d’image hyperspectrale : une approche parcimonieuse

E. Le Pennec (Inria Saclay Idf/Select) en collaboration avec S. Cohen (CNRS/Ipanema)

Le synchrotron Soleil permet d’acquérir facilement un grand volume d’image hyperspectrale de très bonne résolution spatiale et fréquentielle. L’automatisation du traitement de ces données est nécessaire pour pouvoir exploiter pleinement ce potentiel. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle méthodologie pour segmenter ces images en régions homogènes non nécessairement connexes sans aucune intervention humaine. Cette approche se base sur une reformulation du problème en terme d’estimation d’estimation de densité conditionnelle et repose sur un principe de parcimonie pour le choix du nombre de ces régions. Les performances numériques de cette méthode sont expliquées par des résultats théoriques que nous présenteront également.


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