Filtrage, réduction de dimension, classification et segmentation morphologique hyperspectrale

Le traitement d'images hyperspectrales est la generalisation de l'analyse des images couleurs, a trois composantes rouge, vert et bleu, aux images multivariees a plusieurs dizaines ou plusieurs centaines de composantes. Dans un sens general, les images hyperspectrales ne sont pas uniquement acquises dans le domaine des longueurs d'ondes mais correspondent a une description d'un pixel par un ensemble de valeurs : c'est a dire un vecteur. Chacune des composantes d'une image hyperspectrale constitue un canal spectral, et le vecteur associe a chaque pixel est appele spectre. Pour valider la generalite de nos methodes de traitement, nous les avons appliquees a plusieurs types d'imagerie correspondant aux images hyperspectrales les plus variees : des photos avec quelques dizaines de composantes acquises dans le domaine des longueurs d'ondes, des images satellites de teledetection, des series temporelles d'imagerie par resonance dynamique (DCE-MRI) et des series temporelles d'imagerie thermique. Durant cette these, nous avons developpe une chaine complete de segmentation automatique des images hyperspectrales par des techniques morphologiques. Pour ce faire, nous avons mis au point une methode efficace de debruitage spectral, par Analyse Factorielle des Correspondances (AFC), qui permet de conserver les contours spatiaux des objets, ce qui est tres utile pour la segmentation morphologique. Puis nous avons fait de la reduction de dimension, par des methodes d'analyse de donnees ou par modelisation des spectres, afin d'obtenir un autre representation de l'image avec un nombre restreint de canaux. A partir de cette image de plus faible dimension, nous avons effectue une classification (supervisee ou non) pour grouper les pixels en classes spectralement homogenes. Cependant, les classes obtenues n'etant pas homogenes spatialement, i.e. connexes, une etape de segmentation s'est donc averee necessaire. Nous avons demontre que la methode recente de la Ligne de Partage des Eaux Probabiliste etait particulierement adaptee a la segmentation des images hyperspectrales. Elle utilise differentes realisations de marqueurs aleatoires, conditionnes par la classification spectrale, pour obtenir des realisations de contours par Ligne de Partage des Eaux (LPE). Ces realisations de contours permettent d'estimer une fonction de densite de probabilite de contours (pdf) qui est tres facile a segmenter par une LPE classique. En definitive, la LPE probabiliste est conditionnee par la classification spectrale et produit donc des segmentations spatio-spectrales dont les contours sont tres lisses. Cette chaine de traitement a ete mise en œuvre sur des sequences d'imagerie par resonance magnetique dynamique (DCE-MRI) et a permis d'etablir une methode automatique d'aide au diagnostic pour la detection de tumeurs cancereuses. En outre, d'autres techniques de segmentation spatio-spectrales ont ete developpees pour les images hyperspectrales : les regions η-bornees et les boules µ-geodesiques. Grâce a l'introduction d'information regionale, elles ameliorent les segmentations par zones quasi-plates qui n'utilisent quant a elles que de l'information locale. Enfin, nous avons mis au point une methode tres efficace de calcul de toutes les paires de distances geodesiques d'une image, puisqu'elle permet de reduire jusqu'a 50 % le nombre d'operations par rapport a une approche naive et jusqu'a 30 % par rapport aux autres methodes. Le calcul efficace de ce tableau de distances offre des perspectives tres prometteuses pour la reduction de dimension spatio-spectrale.