Segmentation d'images spectrales à l'aide d'un algorithme hiérarchique avec contrainte spatiale - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Segmentation d'images spectrales à l'aide d'un algorithme hiérarchique avec contrainte spatiale

Agnès Grimaud
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 832301
  • IdRef : 110881036
Gilles Celeux

Résumé

La caractérisation des matériaux anciens conduit à l'exploitation de données d'imagerie spectrale. La richesse d'information fournie par l'acquisition et l'exploitation d'un spectre complet est déterminante pour caractériser les détails des matériaux anciens, hétérogènes et d'une grande complexité. Ces images font souvent plusieurs GO, voire dizaine de GO et il importe d'avoir des algorithmes d'analyse performants. Nous proposons une procédure de classification hiérarchique des dissimilarités spectrales permettant de prendre en compte les proximités spatiales des pixels. Cette procédure est appliquée sur une image spectrale d'un fossile de poisson. Mots-clés. Segmentation d'images spectrales, critère de Ward, contrainte spatiale, matériaux anciens, fluorescence de rayon X.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04420543 , version 1 (26-01-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04420543 , version 1

Citer

Agnès Grimaud, Gilles Celeux, Serge X. Cohen. Segmentation d'images spectrales à l'aide d'un algorithme hiérarchique avec contrainte spatiale. 51es Journées de Statistique, Jun 2019, Nancy, France. ⟨hal-04420543⟩
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