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Conference papers

Classification robuste sur l’espace des matrices de covariance : Application à l’imagerie polarimétrique radar

Abstract : Dans cet article, nous proposons une méthode robuste de classification d’images en s’appuyant sur la théorie de la détection. Tout d’abord, nous introduisons un nouveau test d’hypothèses basé sur la distance géodésique et sur l’estimateur du point fixe de la matrice de covariance pour les distributions Gaussiennes multivariées. Ensuite, nous analysons la robustesse au bruit de ce classificateur sur des données de synthèse. Enfin, nous validons la méthode proposée sur des données Polarimétrique Radar à Synthèse d’Ouverture simulées pour la classification de parcelles forestières.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01205304
Contributor : Lionel Bombrun Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Friday, September 25, 2015 - 11:53:14 AM
Last modification on : Wednesday, November 21, 2018 - 4:09:58 PM
Long-term archiving on: : Tuesday, December 29, 2015 - 10:01:10 AM

File

Ilea15_GRETSI.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-01205304, version 1

Citation

Ioana Ilea, Lionel Bombrun, Chrisitan Germain, Romulus Terebes, Monica Borda. Classification robuste sur l’espace des matrices de covariance : Application à l’imagerie polarimétrique radar. XXVème colloque GRETSI, 2015, Lyon, France. ⟨hal-01205304⟩

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