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Fusion d'images multisources


Recherche appliquée



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Chercheurs :

  • Stanislas de BÉTHUNE
  • Fabrice MULLER

Dans le cadre des projets de recherches appliquées en cartographie digitale et en traitement d'images, le laboratoire SURFACES a développé une méthode originale de fusion d'images multirésolutions et multisources.

Avec l'apparition des images satellitaires à haute et à très haute résolution spatiale, de nouvelles applications voient le jour en cartographie digitale ainsi que dans le domaine des SIG. Par conséquent, il est important de s'intéresser à ces nouveaux produits, et de chercher à les améliorer au niveau spectral où ils sont toujours pauvres étant donné leur caractère panchromatique. C'est pourquoi, depuis 1993, le laboratoire SURFACES a mené diverses recherches dans ce domaine et participe à des forum sur ce sujet.

Les images satellitaires riches en information spectrale sont toujours faibles en résolution spatiale. Par contre, à l'inverse, les images à haute résolution spatiale présentent une information radiométrique de faible qualité liée à leur caractère panchromatique. Dès lors, il apparaît intéressant de combiner ces deux types d'images pour réaliser des images composites offrant à la fois une bonne résolution spatiale et spectrale.

Si l'injection de l'information spatiale est chose aisée, il n'en va pas de même lorsqu'on cherche à préserver un maximum d'information spectrale. Des techniques de fusion adaptées doivent être employées pour obtenir un produit hybride de qualité. Les images ainsi obtenues peuvent alors être exploitées dans des traitements numériques tels que classifications, indices de végétation, etc.

 

Méthodologie :

La méthode développée au laboratoire SURFACES fait appel à des techniques adaptatives de filtrage d'image : égalisation locale de la moyenne et de la variance de l'image à haute résolution spatiale avec celles de l'image à faible résolution. Le résultat de la fusion présente alors une information structurale riche tout en offrant les caractéristiques radiométriques de l'image originale à faible résolution spatiale.

La bonne qualité d'une intégration d'images dépend, avant toute chose, de la qualité de la correction géométrique appliquée aux images. Cette correction s'accompagne d'une mise en référence géographique et d'un rééchantillonnage des pixels à une résolution commune. Cette résolution est très souvent choisie identique à celle de l'image panchromatique.

Deux algorithmes ont été développés : un premier qui réalise une égalisation des moyennes locales, et un second qui opère une égalisation des moyennes et variances locales.

 

  LMM : local mean matching
  LMVM : local mean and variance matching

Le choix de la taille de la fenêtre de convolution influe fortement sur le résultat. Ainsi, une fenêtre de petite taille produit de faibles distorsions des valeurs radiométriques originales; tandis qu'une fenêtre de grande taille injecte plus d'information structurale de l'image panchromatique, mais avec une plus forte distorsion de la radiométrie.

 

Résultats :

La technique développée a été appliquée avec succès pour la fusion d'images SPOT P (10 m) avec SPOT XS (20 m), KOSMOS KVR-1000 (2 m) avec SPOT XS, et, plus récemment, pour IRS-1C Pan (5 m) avec IRS-1C LISS-III multispectral (25 m).

 

IRS-1C Panchromatique IRS-1C Multispectral Image obtenue par fusion
Figure 1a. IRS-1C Panchromatique. Figure 1b. IRS-1C Multispectral. Figure 1c. Image obtenue par fusion.


IRS-1C Panchromatique IRS-1C Multispectral Image obtenue par fusion
Figure 2a. IRS-1C Panchromatique. Figure 2b. IRS-1C Multispectral. Figure 2c. Image obtenue par fusion.

 

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Date de création de la page : non précisée – Dernière modification : 12-01-2008 .