Approche a-contrario pour la détection de changements sous ...
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Sommaire<br />
Modélisation a-<strong>contrario</strong><br />
Détection <strong>de</strong> <strong>changements</strong><br />
Conclusion<br />
Mesure <strong>de</strong> l’erreur réalisée<br />
Contexte <strong>de</strong> l’étu<strong>de</strong><br />
Modélisation du problème<br />
Détection a <strong>contrario</strong><br />
Résultats asymptotiques<br />
Algorithme<br />
Résultats<br />
Soit v D = (v(y)) y∈D <strong>la</strong> restriction au <strong>sous</strong>-domaine D ⊂ D BR <strong>de</strong><br />
l’image observée v.<br />
L’erreur minimale entre ˆv et v mesurée sur un <strong>sous</strong>-domaine D vaut<br />
alors<br />
Problèmes :<br />
√ ∑<br />
δ(v D ) = min (v(y) − ˆv(y, m)) 2 . (3)<br />
m∈R L y∈D<br />
Choix d’un seuil <strong>de</strong> détection sur l’erreur résiduelle δ(v D ),<br />
Comparaison <strong>de</strong> domaines <strong>de</strong> taille différente.<br />
Amandine Robin<br />
<strong>Approche</strong> a-<strong>contrario</strong> <strong>pour</strong> <strong>la</strong> détection <strong>de</strong> <strong>changements</strong> <strong>sous</strong>-pixeliques e
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