Labellisation d'images par méthodes fractales - UFR Mathématiques ...

Figure 2-0 Exemples d’objets fractionnaires naturels (à
gauche) et artificiels (à droite) [Sources des images : Net 1, Net 2,
Net 3]
2.2 Sujet et Contexte Industriel
Notre objectif dans ce travail est de réaliser une labellisation d’une image. Les données
traitées seront des images sol/sol ou air/sol basse altitude dans le spectre visible ou
proche infra-rouge (IR). L’étude s’inscrit dans le large cadre de la compréhension de
scènes complexes. La complexité d’interprétation d’une scène peut relever de différents
critères. Il peut s’agir d’un point de vue formel d’une variabilité importante des modèles
statistiques présents. On retrouve ce cas lorsque les niveaux de gris des régions d’une
image suivent des lois de probabilité différentes. Pour une même loi de répartition, on
peut également être soumis à une variabilité importante des paramètres de cette loi. Enfin
un élément important à prendre en compte est l’influence de l’éclairage de la scène sur
les objets qu’on observe. La complexité peut également être conceptuelle, elle fait alors
appel à des notions différentes comme des véhicules, des bâtiments, des personnes ou
de la végétation. Notre but sera d’apprendre un certain nombre de ces notions et d’en
extraire les éléments représentatifs pour générer une base de connaissances de manière
automatique. Enfin notre méthode devra être capable de retrouver ces notions au sein de
nouvelles scènes. Son efficacité devra être quantifiée, tant en terme de fiabilité qu’en
terme de consommation de ressources de manière à pouvoir la situer par rapport au
matériel existant et à venir, et aux besoins de l’industriel.
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