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0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 32/2-3 - 2015  - pp.311-333  - doi:10.3166/ts.32.311-333
TITRE
Détection simultanée de l’ombre et de la végétation sur des images aériennes couleur en haute résolution

TITLE
MRF and Dempster-Shafer theory for simultaneous shadow/vegetation detection on high resolutionaerial color images

RÉSUMÉ

Nous proposons une nouvelle méthode pour détecter simultanément les zones d’ombre et de végétation dans des images de télédétection. Plusieurs indices d’ombre et de végétation sont fusionnés grâce à la théorie de DS afin d’augmenter la fiabilité et la précision de la segmentation. La fusion de DS étant une méthode pixellique, elle est incorporée dans un contexte markovien pour obtenir une segmentation régularisée et plus optimale. Les évaluations sur des images aériennes montrent clairement que cette méthode est robuste et précise.



ABSTRACT

We propose a new method to simultaneously detect shadows and vegetation in remote sensing images. Several shadow and vegetation indices are merged with the Dempster-Shafer (DS) theory so as to increase the reliability and accuracy of the segmentation. The per-pixel DS fusion is incorporated in a Markovian context to obtain an optimal and regularized segmentation result. Evaluation on aerial images clearly shows that this new method is robust and accurate.



AUTEUR(S)
Tran-Thanh NGO, Christophe COLLET, Vincent MAZET

MOTS-CLÉS
télédétection, Dempster-Shafer, champs de Markov cachés, détection d’ombre, détection de végétation, segmentation multivariée.

KEYWORDS
remote sensing, Dempster-Shafer, Markov random field, shadow detection, vegetation detection, multivariate segmentation.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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