Modélisation des images par patchs pour leur restauration et leur interprétation. Applications à l'imagerie SAR. (Patch-based image modeling gor their restoration and interepretation. Applications in SAR imagery)

RESUME : Le traitement des images satellitaire est un enjeu important dans notre societe ou l’on a besoin de surveiller la planete pour evaluer la deforestation ou encore realiser le bilan d’une catastrophe naturelle. Les images radar sont utiles pour cela car elles sont obtenues par un systeme actif et donc independamment de l’eclairement solaire et du couvert nuageux. Ce systeme d’acquisition entraine le phenomene de speckle modelise par un bruit multiplicatif. C’est donc un veritable defi d’adapter a ces donnees les outils de traitements classiques souvent developpes pour du bruit additif. Nous nous sommes interesses dans cette these a des approches utilisant une decomposition de l’image en patchs (petites imagettes d’une dizaine de pixels de cote). Le premier type d’approche est base sur l’apprentissage de dictionnaires. Un dictionnaire est un ensemble de patchs, appeles atomes, representant les structures de base d’une image, par exemple des contours et des textures. Chaque patch d’une image peut etre represente par une combinaison lineaire de peu d’atomes du dictionnaire et une fois tous les patchs recombines, ils constituent une approximation de l’image d’interet. Nous nous sommes egalement interesses a un second type d’approche modelisant la distribution des patchs des images par des modeles de melange de gaussiennes ou Gaussian Mixture Models (GMM) en anglais. La problematique au coeur de cette these porte sur la modelisation de la distribution des patchs avec des proprietes d’invariance. Pour cela, nous avons propose plusieurs manieres d’introduire l’invariance par translation et l’invariance aux transformations radiometriques affines dans l’apprentissage de dictionnaires et dans l’apprentissage de GMM. Nous avons egalement applique les methodes proposees au debruitage d’images naturelles et a la reduction de speckle dans les images radar. La methode de restauration proposee basee sur les GMM presente des performances du meme ordre que les methodes etat de l’art. Enfin, une procedure de classification supervisee d’images radar basee sur les GMM a ete elaboree et montre leur potentiel a bien representer la distribution des patchs des images radar. Le traitement des images satellitaire est un enjeu important dans notre societe ou l’on a besoin de surveiller la planete pour evaluer la deforestation ou encore realiser le bilan d’une catastrophe naturelle. Les images radar sont utiles pour cela car elles sont obtenues par un systeme actif et donc independamment de l’eclairement solaire et du couvert nuageux. Ce systeme d’acquisition entraine le phenomene de speckle modelise par un bruit multiplicatif. C’est donc un veritable defi d’adapter a ces donnees les outils de traitements classiques souvent developpes pour du bruit additif. Nous nous sommes interesses dans cette these a des approches utilisant une decomposition de l’image en patchs (petites imagettes d’une dizaine de pixels de cote). Le premier type d’approche est base sur l’apprentissage de dictionnaires. Un dictionnaire est un ensemble de patchs, appeles atomes, representant les structures de base d’une image, par exemple des contours et des textures. Chaque patch d’une image peut etre represente par une combinaison lineaire de peu d’atomes du dictionnaire et une fois tous les patchs recombines, ils constituent une approximation de l’image d’interet. Nous nous sommes egalement interesses a un second type d’approche modelisant la distribution des patchs des images par des modeles de melange de gaussiennes ou Gaussian Mixture Models (GMM) en anglais. La problematique au cœur de cette these porte sur la modelisation de la distribution des patchs avec des proprietes d’invariance. Pour cela, nous avons propose plusieurs manieres d’introduire l’invariance par translation et l’invariance aux transformations radiometriques affines dans l’apprentissage de dictionnaires et dans l’apprentissage de GMM. Nous avons egalement applique les methodes proposees au debruitage d’images naturelles et a la reduction de speckle dans les images radar. La methode de restauration proposee basee sur les GMM presente des performances du meme ordre que les methodes etat de l’art. Enfin, une procedure de classification supervisee d’images radar basee sur les GMM a ete elaboree et montre leur potentiel a bien representer la distribution des patchs des images radar.