Segmentation d'images hyperspectrales par des méthodes basées graphes
Dans le cadre de cette thèse, nous présentons une nouvelle approche pour la segmentation d images hyperspectrales. Pour cela, nous avons focalisé notre intérêt sur les représentations par graphes et nous avons proposé une approche composée de deux phases principales. Lors de la première phase, un gr...
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| Autor principal: | |
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| Altres autors: | , , , , , , , |
| Format: | Thèse numérique |
| Idioma: | Français |
| Publicat: |
2019.
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | Accès au texte intégral https://theses.univ-orleans.fr/public/2019ORLE3220_va.pdf http://www.theses.fr/2019ORLE3220/abes https://theses.hal.science/tel-04692947 |
| Nota: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Jean-Yves Ramel (Président du jury) ; David Helbert, Salah Bourennane, Rachid Jennane, Xavier Desquesnes (Membre(s) du jury) ; Jocelyn Chanussot, Abderrahim Elmoataz (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Segmentation of hyperspectral images by graph-based methods |