Partie I
Chapitre III : Méthodes de traitement des données de télédétection
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ℎ 𝑜𝑏𝑗 = ∑
𝑤 𝑖 𝜎 𝑖
𝑛 𝑏𝑎𝑛𝑑𝑒
𝑖=1
(III.9)
Le coût de fusion de couleur (𝐻 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 ) des objets 1 et 2 en objet fusionné, il est donné par :
𝐻 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 = 𝑛 𝑚𝑒𝑔 ℎ 𝑚𝑒𝑔 − (𝑛 𝑜𝑏𝑗1 ℎ 𝑜𝑏𝑗1 + 𝑛 𝑜𝑏𝑗2 ℎ 𝑜𝑏𝑗2 )
(III.10)
L'hétérogénéité compactée (𝒉 𝒄𝒑𝒕 ) d’un objet est composée par le nombre des pixels (𝑛 𝑜𝑏𝑗 )
dans l’objet et son périmètre (𝑙).
ℎ 𝑐𝑝𝑡 =
𝑙
√ 𝑛 𝑜𝑏𝑗
(III.11)
Le facteur de lissage (𝒉 𝒔𝒎𝒐𝒐𝒕𝒉 ) d’un objet est calculée par le nombre des pixels (𝑛 𝑜𝑏𝑗 ) dans
un objet sur le périmètre (𝑏) de la boite délimitant de l’objet.
ℎ 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ =
𝑛 𝑜𝑏𝑗
𝑏
(III.12)
Le coût de fusion de forme (𝐻 𝑠ℎ𝑎𝑝𝑒 ) est basé sur la somme des coûts de fusion et la
compacité et de lissage :
𝐻 𝑠ℎ𝑎𝑝𝑒 = 𝑤 𝑐𝑝𝑡 𝐻 𝑐𝑝𝑡 + (1 − 𝑤 𝑐𝑝𝑡 )𝐻 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ
(III.13)
où :
𝐻 𝑐𝑝𝑡 = 𝑛 𝑚𝑒𝑔 ℎ í µí±í µí±í µí𝑚𝑒𝑔 − (𝑛 𝑜𝑏𝑗1 ℎ í µí±í µí±í µí𝑜𝑏𝑗1 + 𝑛 𝑜𝑏𝑗2 ℎ í µí±í µí±í µí𝑜𝑏𝑗2 )
(III.14)
𝐻 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ = 𝑛 𝑚𝑒𝑔 ℎ 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ
𝑚𝑒𝑔
− (𝑛 𝑜𝑏𝑗1 ℎ 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ
𝑜𝑏𝑗1
+ 𝑛 𝑜𝑏𝑗2 ℎ 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ
𝑜𝑏𝑗2 )
(III.15)
III.3.1.2 Meanshift Segmentation
La Meanshift segmentation (MSS) ou la segmentation par décalage moyen est une
technique puissante et largement utilisée pour créer des objets d'image (Ponti, 2013). C’est un
algorithme de regroupement adaptatif avec une estimation de densité de la probabilité non
paramétrique qui ne nécessite pas de connaissance a priori du nombre de clusters (Fukunaga et
Hostetler, 1975).
Le MSS est fondé sur deux paramètres principaux définis par l'utilisateur (Comaniciu et
Meer, 2002) : (a) la largeur de bande spatiale passante (bandwidth) (hs), qui est la distance
spatiale entre les classes dans le domaine spatial et (b) la largeur de bande d'attributs (ou largeur