Démélange spectral
Modèle bayésien hiérarchique pour le démélange et la classification robuste d'images hyperspectrales
... L’interprétation d’images hyperspectrales pose des problèmes notamment dus à la grande dimension (fléau de la dimension). Une approche couramment utilisée est de réduire la dimension par des techniques de décomposition, ...
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Cofactorisation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d'images hyperspectrales
... Résumé – La classification supervisée et le démélange spectral sont parmi les techniques les plus utilisées pour extraire l’information d’images hyperspectrales. Elles abordent cependant ce problème sur des ...
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Un modèle bayésien pour le démélange, la segmentation et la classification robuste d'images hyperspectrales
... 4 Conclusion Un nouveau modèle bayésien proposant de réaliser conjoin- tement classification, segmentation et démélange spectral a été présenté. Le modèle proposé a été testé sur des images syn- thétiques ...
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Méthodes de démélange et de fusion des images multispectrales et hyperspectrales de télédétection spatiale
... 2.1. Introduction Dans le chapitre précédent nous avons donné un panorama des méthodes de fusion qui existent dans la littérature. Par la suite, nous nous sommes intéressés aux méthodes de multisharpening pour la fusion ...
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Algorithmes bayésiens pour le démélange supervisé, semi-supervisé et non-supervisé d’images hyperspectrales
... de démélange spec- tral a fait l’objet d’un nombre considérable de travaux, non seulement dans la commu- nauté scientifique de la télédétection, mais aussi dans celle du traitement du signal et des ...Le ...
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Factorisation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d'images hyperspectrales
... La classification supervisée et le démélange spectral sont parmi les techniques les plus utilisées pour extraire l’informa- tion d’images hyperspectrales. Bien que ces deux méthodes sont couramment ...
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Méthodes Bayésiennes pour le démélange d'images hyperspectrales
... 4.2 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.1 Conclusions Cette thèse avait pour objet d’étudier des méthodes de démélange spectral linéaire pour les images ...
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l1-spectral clustering algorithm: a robust spectral clustering using Lasso regularization
... While spectral clustering is widely used in practice, handling noise sensitiv- ity remains a tricky point (Bojchevski et ...of spectral clustering algorithms has recently been investigated for perturbed ...
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Spectral Determinants on Mandelstam Diagrams
... the spectral parameter so that the only missing ingredient is a precise description of the resolvent of the operator ∆ at the bottom of its continuous spectrum (see Theorem 2 ...
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A New Spatio-Spectral Morphological Segmentation For Multi-Spectral Remote-Sensing Images
... of spectral classes is the same for similar ...of spectral classes depends on the spec- tral content, which for a specific domain can be relatively ...
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Revisiting the spectral analysis for high-order spectral discontinuous methods
... The spectral analysis is a basic tool to characterise the behaviour of any convection ...better spectral accuracy than the considered dispersion- relation preserving scheme with its associated filter, ...
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A Spectral Identiy Card
... of spectral analysis presented in this paper leads to an automatic process for detecting, characterizing and classifying sinusoidal waves and narrow band signals of an unknown stationary ...different ...
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Attosecond spectral shearing interferometry
... If the x-ray field consists of two identical pulses, centered at t t0 and t t0 , and short compared to the laser period, the laser field induces a well-defined energy shift W Wt0 [r] ...
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Spectral Detection on Sparse Hypergraphs
... the spectral al- gorithm based on the generalized non-backtracking matrix compared with spectral clustering on the adjacency matrix and with belief ...the spectral method is completely non-parametric ...
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Towards spectral mathematical morphology
... of spectral difference function choice in the performance of CRA-SMF in suppressing salt-and-pepper ...other spectral difference functions, since both of them manage to almost completely remove the ...
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Démélange d'images TEP dynamiques
... Les contributions de l’article sont d’une part, de montrer que le concept de d´em´elange est un outil d’analyse appropri´e pour les images TEP dynamiques; et d’autre part, de proposer un[r] ...
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POWER SPECTRAL CLUSTERING ON HYPERSPECTRAL DATA
... Index Terms— Clustering, Hyperspectral Data 1. INTRODUCTION Hyperspectral images goes beyond the visible spectrum and records the values throughout the spectrum of reflected light. This leads to a capability of ...
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Regularity of optimal spectral domains
... A first general result, stated in dimension 2, asserts that for a wide class of shape functionals, the optimal sets, under convexity constraint, happens to be polygons.. It implies that,[r] ...
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Spectral properties of chaotic processes
... transforms of (ξ t ). We will apply our results to several parametric Lasota-Yorke maps [18] which are piecewise expanding maps of the interval [0, 1]. It is well known [6, 8, 17, 19, 20] that such maps admit a unique ...
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Examples of spectral minimal partitions
... The topic of spectral minimal partitions has been actively investigated by the shape optimization com- munity during recent years. In addition to its intrinsic interest, it has many applications, for instance ...
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