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