Segmentation non supervisée d'image hyperspectrale par mélange de gausiennes spatialisé

Serge X. Cohen (1) , Erwan Le Pennec (2, 3)

1 IPANEMA - Institut photonique d'analyse non-destructive européen des matériaux anciens
2 SELECT - Model selection in statistical learning
3 LM-Orsay - Laboratoire de Mathématiques d'Orsay

Cet article propose une nouvelle méthode de segmentation d'images hyperspectrales reposant sur un mélange de gaussiennes dont les proportions varient spatialement. Nous montrons comment estimer le nombre de classes ainsi que tous les autres paramètres ce modèle et en déduire une segmentation.

Domaines: Statistiques [math.ST]; Théorie [stat.TH]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Serge X. Cohen, Erwan Le Pennec. Segmentation non supervisée d'image hyperspectrale par mélange de gausiennes spatialisé. GRETSI 2011, Sep 2011, Bordeaux, France. ⟨inria-00638432⟩