Outils bayesiens pour l'analyse d'images multispectrales

1. Outils bayesiens pour l'analyse d'images multispectrales LSIIT UMR CNRS 7005 PASEO Team Probabilistic Analysis of Space and Earth Observations

2. Contexte • Collaboration Observatoire de Strasbourg / CDS – LSIIT • Ch Collet (PU), A. Jalobeanu (CR), M. Louys (McF), F. Salzenstein (McF) • F. Flitti (PhD 2005), M. Pettremand (doctorant) • Stages DEA et Master • Développement de nouveaux outils en • Analyse d’images multivariées • Segmentation-classification en imagerie multispectrale • Caractérisation d’images hyperspectrales • Fusion de données et modèles graphiques (projet Space Fusion)

3. Contexte • Cadre privilégié de l’approche bayésienne • Formalisme rigoureux pour une approche générique • Prise en compte de l’incertitude, prise en compte explicite du bruit • Approche générique de la formation des images (modèles graphiques) • Approches par régularisation de type Markovien • Application en imagerie astronomique (2001-2006) • Cube de données en radio-astronomie (Coll. B. Vollmer et al.) • Détection de galaxies LSB (Coll. V. van Driel et al. • Fusion de données multispectrales (Coll. E. Slezak) • Segmentation spatio-spectrale (Coll. B. Guiderdoni et al.) • Visualisation couleur de cubes multispectraux (L. Cambresy et al.)

4. Segmentation Markovienne floue Estimation de paramètres Classification Segmentation Markovienne dure Ondelettes Réduction de données Visualisation Débruitage/Fusion Segmentation spectrale Puis spatiale et spectrale Contexte Fuzzy LSB Van Driel B. Vollmer S. Sabatini Copules Tree Radio Visu E. Slezak L. Cambrésy C. Bot - Galaxies Fusion E. Slezak B. Guiderdoni J. Blaizot

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12. Cubes de données en radioastronomie • Domaine radio : 42 bandes autour de la raie HI 21cm de la galaxie spirale NGC 4254 située dans la constellation de la Vierge

13. Cubes de données en radioastronomie • Mélange

14. Cubes de données en radioastronomie • Corrélation

15. Image multibande : N=2 Bande 1 Bande 2 Approximations échelle 4 Analyse Analyse Carte de segmentation Multiéchelle Détails Echelle 1 Quadarbre de Markov Echelle 2 Echelle 3 Echelle 4 Fusion Moyenne Image fusionnée et restaurée Algorithme deVan Cittert Fusion de données multispectrales

16. Fusion de données multispectrales

17. Segmentation spatio-spectrale • Classification d’images hyperspectrales (poster ADASS) • Algorithme des Mean-Shift • Traitements non supervisé • Projection sur une base de fonctions extraites des observations • Classification sur critères spectraux

18. Visualisation couleur de cubes de données • Utilisation d’une carte de labels comme a priori • Représentation dans un espace de couleurs approprié

19. Visualisation couleur de cubes de données

20. Projet AIDA ACI Masse de données en astronomie (2003-2006) • Interface en ligne d’outils développés en C, C++, Java,… • Workflow : enchainement de traitements complexes • Passage des données/paramètres • Descripteurs de données • Descripteurs de traitement

21. Perspectives • Proposer en lignes quelques démonstrateurs avec illustration sur des cas spécifiques dans un contexte astronomique • Accélérer les temps de traitements (cluster de PC) • Amplifier certaines collaborations Astro/STIC (projet SpaceFusion) • Triplet : • Informatique (OV) • Image (Recherche) • Astronomique (Application)