Pairwise Markov fields for segmentation in astronomical hyperspectral images

Abstract : We consider the problem of segmentation in noisy, blurred astronomical hyperspectral images (HSI). Recent methods based on an hypothesis-testing framework handle the problem, but do not allow to use a prior on the result. This paper introduces a pairwise Markov field model, allowing the unsupervized Bayesian segmentation of faint sources in astronomical HSI. Results on synthetic images show that the segmentation methods outperform their state-of-the-art counterparts, and allow the detection at very low SNR. Besides, results on real images provide encouraging detections with respect to the application.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2019
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02010449
Contributeur : Jean-Baptiste Courbot <>
Soumis le : jeudi 7 février 2019 - 11:05:14
Dernière modification le : dimanche 10 février 2019 - 01:11:47

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Jean-Baptiste Courbot, Vincent Mazet, Emmanuel Monfrini, Christophe Collet. Pairwise Markov fields for segmentation in astronomical hyperspectral images. 2019. 〈hal-02010449〉

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