Communication

Fusion de données guidée par des mécanismes attentionnels pour des images de télédétection

Gilles Cotteret

Geoffrey Edwards

Bernard Moulin

Membre a labase

Gilles Cotteret

Résumé de la communication

L’extraction d’éléments curvilignes des images de télédétection représente toujours un défi important pour les algorithmes informatiques, alors que pour les interprètes humains c’est une tâche immédiate. L’idée de départ du travail est d’utiliser cette constatation, afin de pouvoir créer une base de données utilisable pour l’aide au pilotage des hélicoptères. On suppose que ces éléments curvilignes (routes, cours d’eau) sont déjà présents sur les cartes mais qu’ils représentent une réalité passée du territoire (âge de la carte). À partir des éléments connus de la carte, les algorithmes travaillant sur les images de télédétection devraient se focaliser, tout comme l’attention humaine, là où se trouve l’information grâce aux mécanismes attentionnels en particulier. Il serait alors possible de mettre à jour les cartes avec la nouvelle information avec un gain de traitement important. L’analyse repose sur deux axes complémentaires : d’une part, le domaine de la vision et des mécanismes attentionnels et, d’autre part, le domaine du raisonnement spatial. Nous proposons d’utiliser une stratégie d’échantillonnage par saccades, qui permet d’éviter un traitement global, mais également multi-échelle tout en gardant un espace de recherche maximal. En raisonnement spatial, de nouveaux développements permettent d’éclairer d’un jour différent la fusion de données et la construction de modèles globaux partant de modèles locaux. En intégrant ces deux approches il devrait être possible de proposer une nouvelle méthode d’extraction d’éléments locaux à partir d’images et de les intégrer dans des objets plus complexes.

Contexte

Section :

Génies électrique et informatique

Domaine de la communication :

Génies électrique et informatique

Hôte : Université Laval

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