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  1. Journal articles

Academic literature on the topic 'Algorithmes à haute résolution'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 14 February 2022

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Journal articles on the topic "Algorithmes à haute résolution"

1

Boussidi, Brahim, Ronan Fablet, Emmanuelle Autret, and Bertrand Chapron. "Accroissement stochastique de la résolution spatiale des traceurs géophysiques de l'océan: application aux observations satellitaires de la température de surface de l'océan." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 202 (April 16, 2014): 66–78. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.52.

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Abstract:
Le développement des capteurs satellitaires d'observation des traceurs géophysiques à la surface de l'océan et les algorithmes de traitement associés ont connu un essor important au cours des vingt dernières années. Les différents capteurs satellitaires disponibles présentent des résolutions spatiales et temporelles différentes ainsi que différents niveaux de sensibilité à la couverture nuageuse. Dans le cas des images de température de surface de la mer, ceci se traduit notamment par de forts taux de données manquantes dans les observations de très haute-résolution (de l'ordre de 1kmx1km) contrairement aux observations de basse-résolution (de l'ordre de 25kmx25km). Il existe donc un enjeu fort pour exploiter conjointement les différentes sources d'information disponibles. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau modèle stochastique de super-résolution basé sur une augmentation réaliste de l'information texturale des images. L'originalité de ce modèle réside dans la formulation d'a priori stochastiques sur la géométrie des images, qui sont caractéristiques des textures associées aux champs géophysiques à la surface de l'océan. Formellement, ce modèle consiste à modéliser les lignes de niveau de l'image comme des réalisations de marches aléatoires. Ce modèle stochastique s'étend naturellement à la simulation d'images haute-résolution à partir d'une observation basse-résolution. Cet article décrit la formulation mathématique du modèle proposé, ses caractéristiques théoriques ainsi que le schéma numérique mis en oeuvre pour la super-résolution d'images texturées. L'application à la simulation haute-résolution de champs de température de surface de la mer dans une région active de l'océan (courant des Aiguilles) démontre sa pertinence dans le contexte applicatif de la télédétection satellitaire de l'océan. Nous en discutons également les principales contributions ainsi que les différentes extensions possibles.
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2

Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Abstract:
Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'occupation des sols à l'échelle d'un pays.
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3

Youssefi, David, Julien Michel, and Manuel Grizonnet. "Application à large échelle de techniques d'analyse d'images basées objet pour l'imagérie satellite à très haute résolution." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 209 (January 11, 2015): 31–37. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.156.

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Abstract:
Cet article traite de la segmentation dans le cas d'images satellite très haute résolution. Cette technique de traitementd'image est un préalable à l'analyse d'image basée objet. Seulement, les machines actuelles ne peuvent charger enmémoire des images de la taille de celles produites par les satellites. Ce traitement se réalise donc par morceaux ce quiest à l'origine d'artefacts. Dans la première partie de ce document, la notion de stabilité des algorithmes de segmentationest définie. Dans un second temps, la démarche utilisée pour stabiliser l'algorithme Mean-Shift est présenté. Enfin, desexemples d'application permettent d'illustrer la méthode développée.
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4

Cheriguene, Rabia Sarah, and Habib Mahi. "Comparaison entre les méthodes J-SEG et MEANSHIFT : application sur des données THRS." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 27–32. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.27.

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Abstract:
L'avènement des données à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) rend les méthodes de classification basées pixels inadéquates. En effet, la résolution spatiale fine offerte par ces capteurs engendre une forte variabilité intra-classes. Afin de pallier cette carence, les méthodes de classification actuelles visent à traiter non pas le pixel individuellement mais à opérer sur les objets (ensemble de pixels) qui composent l'image, on parle alors de classification orientée objets. Généralement, elles sont composées de trois étapes : (1) Segmentation; (2) Caractérisation des objets; et enfin (3) La classification. Dans ce travail, on s'intéresse seulement à la segmentation des données à THRS à travers deux algorithmes de segmentation d'images couleur à savoir: l'algorithme J-SEG et l'algorithme MeanShift. Une étude comparative entre les deux algorithmes a été conduite à la fois sur des données synthétiques et des données réelles acquises par le satellite QuickBird sur une région urbaine de la ville d'Alger (Algérie). L'analyse quantitative des résultats de segmentation en utilisant les critères d'évaluation non supervisés de Levin-Nazif et de Borsotti ainsi qu'une évaluation supervisée basée sur un ensemble de référence montre que la segmentation obtenue par l'algorithme MeanShift est meilleure que celle obtenue par l'algorithme J-Seg. Une seconde comparaison a été menée entre l'algorithme MeanShift et la méthode de segmentation multi-échelles implémentée dans le logiciel ENVI Zoom 4.5. Les résultats comparatifs laissent apparaitre l'efficacité de l'algorithme MeanShift.
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5

Foltête, Jean-Christophe, and Jean-Marc Robbez-Masson. "Plants manquants dans des cultures. Un algorithme de localisation à partir d'image à très haute résolution spatiale." Revue internationale de géomatique 17, no. 1 (2007): 9–32. http://dx.doi.org/10.3166/rig.17.9-32.

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6

Lavoie, A., F. Cavayas, and J. M. M. Dubois. "Algorithme de simulation du signal des masses d'eau cÔtiÈres au niveau des capteurs satellitaires À haute rÉsolution spatiale fondÉ sur le code atmosphÉrique 6S." International Journal of Remote Sensing 22, no. 9 (2001): 1683–708. http://dx.doi.org/10.1080/01431160117240.

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7

Barthe, Nicole. "L’imagerie bêta haute résolution." Médecine Nucléaire 31, no. 4 (2007): 193–201. http://dx.doi.org/10.1016/j.mednuc.2007.03.004.

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8

-Parmentier, M. "Imagerie gamma haute résolution." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 01 (2004): 72. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2004.009.

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9

BERSON, M., G. FEUILLARD, S. DIRIDOLLOU, M. LETIECQ, and L. POURCELOT. "Imagerie ultrasonore haute résolution." Le Journal de Physique IV 04, no. C5 (1994): C5–1285—C5–1288. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:19945285.

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10

Bauer, P., and I. Etienney. "Anuscopie de haute résolution." Côlon & Rectum 2, no. 3 (2008): 149–52. http://dx.doi.org/10.1007/s11725-008-0105-9.

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