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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
Nouvel éditeur en 2019
 

 ARTICLE VOL 34/HS - 2017  - pp.119-141  - doi:10.3166/ts.2018.00009
TITRE
Décomposition de séries temporelles d’images SAR pour la détection de changement

RÉSUMÉ

Nous présentons une méthode de détection de changement adaptée à la forte dynamique présente dans les images radar à synthèse d’ouverture (SAR) en milieu urbain. Cette méthode est basée sur une décomposition de la pile temporelle d’images en un arrière plan et des images de cibles fortes présentes aux différentes dates. Le modèle de décomposition permet à la fois une régularisation du fond et un contrôle du nombre de cibles et de changements. Nous présentons une méthode exacte d’optimisation de ce modèle basée sur la recherche d’une coupe de coût minimal dans un graphe. Ce modèle est finalement appliqué sur des séries d’images acquises par TerraSAR-X et Sentinel-1 et comparé à plusieurs méthodes de détection de changement de référence.



ABSTRACT

We introduce a change detection method suited to the high dynamic of synthetic aperture radar (SAR) images in urban areas. This method is based on the decompostion of the multitemporal series of images in one background and several strong scatterers images at each date. The decomposition model allows both for a background regularization and a control of the number of detected scatterers and changes. We use an exact optimization for this model based on graphcuts. This model is then applied to series of images acquired by TerraSAR-X and Sentinel-1 and compared to several change detection methods.



AUTEUR(S)
Sylvain LOBRY, Loïc DENIS, Weiying ZHAO, Florence TUPIN

MOTS-CLÉS
RSO, SAR, détection de changement, analyse temporelle, décomposition d’image, variation totale, L0, optimisation exacte.

KEYWORDS
SAR, change detection, temporal analysis, image decomposition, total variation, L0, exact optimization.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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