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1 - GÉNÉRALITÉS ET DÉFINITIONS

  • 1.1 - Définitions
  • 1.2 - Caractéristiques générales des données
  • 1.3 - Fusion numérique/fusion symbolique
  • 1.4 - Systèmes de fusion et types d’architecture
  • 1.5 - Fusion en TDSI et fusion dans d’autres domaines

2 - SPÉCIFICITÉS DE LA FUSION D’INFORMATIONS EN TRAITEMENT DES IMAGES

  • 2.1 - Objectifs de la fusion en traitement des images
  • 2.2 - Les situations de fusion
  • 2.3 - Caractéristiques des données en fusion d’images
  • 2.4 - Contraintes
  • 2.5 - Aspects numériques et symboliques en fusion d’images

3 - FUSION PROBABILISTE ET BAYÉSIENNE

  • 3.1 - Mesures d’information
  • 3.2 - Modélisation et estimation
  • 3.3 - Combinaison dans un cadre bayésien
  • 3.4 - Combinaison vue comme un problème d’estimation
  • 3.5 - Décision

4 - FUSION DANS LA THÉORIE DES FONCTIONS DE CROYANCE

  • 4.1 - Modélisation
  • 4.2 - Estimation de fonctions de masse
  • 4.3 - Combinaison conjonctive
  • 4.4 - Autres modes de combinaison
  • 4.5 - Décision

5 - FUSION FLOUE ET POSSIBILISTE

  • 5.1 - Modélisation
  • 5.2 - Définition des fonctions d’appartenance ou des distributions de possibilités
  • 5.3 - Combinaison
  • 5.4 - Décision

6 - INTRODUCTION D’INFORMATIONS SPATIALES DANS LA FUSION

  • 6.1 - Au niveau de la modélisation
  • 6.2 - Au niveau de la décision
  • 6.3 - Au niveau de la combinaison

7 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : TE5230 v1

Généralités et définitions
Fusion en traitement d’images : spécificités et approches numériques

Auteur(s) : Isabelle BLOCH, Henri MAÎTRE

Date de publication : 10 mai 2002

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Sommaire

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Auteur(s)

  • Isabelle BLOCH : École nationale supérieure des télécommunications - Département Traitement du signal et des images - CNRS URA 820

  • Henri MAÎTRE : École nationale supérieure des télécommunications - Département Traitement du signal et des images - CNRS URA 820

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INTRODUCTION

La fusion d’informations regroupe les techniques utilisées pour associer des informations variées sur un même problème. En traitement des images, la fusion d’informations se préoccupe de combiner au mieux des images d’origines différentes pour mieux connaître l’objet d’observation. La fusion est devenue un aspect important de traitement de l’information dans plusieurs domaines très différents, dans lesquels les informations à fusionner, les objectifs, les méthodes, et donc la terminologie, peuvent varier beaucoup, même si les analogies sont également nombreuses. L’ampleur que prend la fusion d’informations suit celle que prennent les technologies et le traitement de l’information en général.

Cet article vise à préciser le contexte et les concepts de la fusion dans le domaine du traitement du signal et des images (TDSI), à dégager des définitions et à présenter les grandes lignes des principales approches numériques. Nous ne présentons pas ici les approches à bases de règles, syntaxiques, logiques, ni les approches neuronales.

Le paragraphe 1 présente une définition générale, les caractéristiques des données à prendre en compte dans un système de fusion, ainsi que les principales étapes. Le paragraphe 2 est consacré de manière plus précise aux spécificités de la fusion en traitement des images, en soulignant ce qui la distingue de la fusion dans d’autres domaines. Les principales approches numériques sont ensuite exposées, dans les paragraphes 3 pour les approches probabilistes et bayésiennes, 4 pour la théorie des fonctions de croyance, et 5 pour les méthodes floues et possibilistes. Enfin dans le paragraphe 6, nous discutons du traitement de l’information spatiale en fusion d’images.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-te5230


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1. Généralités et définitions

1.1 Définitions

Nous adoptons dans cet article un sens large du terme « information ». En particulier, il couvre à la fois des données (par exemple, des mesures, des images, des signaux, etc.) et des connaissances (sur les données, sur le domaine, sur des contraintes, etc.) qui peuvent être génériques ou spécifiques.

  • La définition de la fusion d’informations que nous utiliserons tout au long de cet article est la suivante :

Définition 1. La fusion d’informations consiste à combiner des informations hétérogènes issues de plusieurs sources afin d’améliorer la prise de décision.

Cette définition est suffisamment générale pour englober la diversité des problèmes de fusion que l’on rencontre en traitement du signal et des images. Son intérêt est qu’elle est focalisée sur les étapes de combinaison et de décision, ces deux opérations pouvant prendre des formes différentes suivant les problèmes et les applications.

Pour chaque type de problème et d’application, cette définition pourra être plus spécifique, en répondant à un certain nombre de questions : quel est le but de la fusion ? comment s’exprime la décision ? quelles sont les informations à fusionner ? quelles sont leurs origines ? quelles sont leurs caractéristiques (incertitude, relations entre les informations, génériques ou factuelles, statiques ou dynamiques, etc.) ? quelle méthodologie choisir ? comment évaluer et valider la méthode et les résultats ? quelles sont les difficultés principales, les limites ? etc.

Situons cette définition par rapport à celles proposées par quelques autres groupes de travail qui ont structuré le domaine de la fusion d’informations.

La définition 1 est un peu plus spécifique que celle de [26], qui est la suivante : « regrouper des informations issues de plusieurs sources et exploiter l’information regroupée afin de répondre à des questions, prendre des décisions, etc. ». Dans cette définition, qui est également focalisée sur la combinaison et les buts, les buts s’arrêtent souvent avant l’étape de décision, et ne sont pas restreints à l’amélioration de l’information globale. Ils peuvent inclure l’obtention d’un point de vue global, par exemple dans les problèmes de fusion...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - WHITE (F.E.) -   Data Fusion Lexicon, Data Fusion Subpanel of the Joint Directors of Laboratories Technical Panel for C 3.  -  1991.

  • (2) - ANDRESS (K.M.), KAK (A.C.) -   Evidence Accumulation and Low Control in a Hierarchical Spatial Reasoning System.  -  AI Magazine, p. 75-94, 1988.

  • (3) - APPRIOU (A.) -   Probabilités et incertitude en fusion de données multisenseurs.  -  Revue scientifique et technique de la défense, (11), p. 27-40, 1991.

  • (4) - APPRIOU (A.) -   Formulation et traitement de l’incertain en analyse multisenseurs.  -  Quatorzième Colloque GRETSI, p. 951-954, Juan-les- Pins, 1993.

  • (5) - AURDAL (L.), BLOCH (I.), MAÎTRE (H.), GRAFFIGNE (C.), ADAMSBAUM (C.) -   Continuous Label Bayesian Segmentation, Applications to medical Brain Images.  -  ICIP’97, vol. II, p. 128-131, 1997.

  • (6) - BALDWIN (J.F.) -   Inference...

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