Détection quasi-optimale d'anomalie dans une image tomographique

Rémi Cogranne (1) , Florent Retraint (1)

1 LM2S - Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes

Ce papier propose une nouvelle méthodologie pour la détection d'anomalies dans une projection tomographique basée sur un modèle paramétrique adapté au content des radiographies et sur la théorie des tests d'hypothèses. Les principales contributions sont : 1) en utilisant un modèle paramétrique adaptatif et générique, la totalité du processus de détection est automatisée et 2) l'utilisation de la théorie de tests d'hypothèses permet d'établir analytiquement les performances statistiques du test proposé afin, notamment, de garantir une probabilité de fausse-alarme prescrite et de démontrer que ce test est quasi-optimal. Les résultats numériques montrent la pertinence de l'approche proposée.

Domaines: Traitement des images [eess.IV]; Statistiques [math.ST]; Théorie [stat.TH]; Applications [stat.AP]; Méthodologie [stat.ME]

Rémi Cogranne, Florent Retraint. Détection quasi-optimale d'anomalie dans une image tomographique. 2013. ⟨hal-00832150⟩