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