| contributor |
Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée, Université Paris VI, 4, Place Jussieu, 75005 Paris
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| Département Signal et Image, Institut National des Télécommunications, 9, rue Charles Fourier, 91000 Evry
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| creator |
BENDJEBBOUR (A.)
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| PIECZYNSKI (W.)
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| date |
2005-07-22T09:25:16Z
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| 2005-07-22T09:25:16Z
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| 1997
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| description |
The Dempster-Shafer combination rule turns out to be quite efficient in the segmentation of multisensor images in numerous
situations . On the other hand, in a Bayesian framework the Hidden Markov Random Fields have been of interest for some twenty
years . The aim of our work is to propose some methods capable of merging both evidential and Markovian field advantages . The
interest of the methods proposed and the differences in their behaviour are studied through simulations on synthetic images.
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| L'utilisation de la fusion de Dempster-Shafer en segmentation d'images multisenseur s'avère pertinente dans de nombreuses situations. L'intérêt des modélisations par champs de Markov cachés en segmentation statistique a par ailleurs été mis en évidence par les auteurs depuis une vingtaine d'années. Nous proposons dans cet article diverses démarches permettant l'utilisation de la fusion évidentielle dans le contexte des modèles markoviens cachés. L'intérêt des méthodes proposées ainsi que les différences de leur comportement sont étudiés à partir des simulations effectuées sur des images de synthèses.
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| format |
52628 bytes
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| application/pdf
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| identifier |
Traitement du Signal [Trait. Signal], 1997, Vol. 14, N° 5-NS, p. 453-464
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| 0765-0019 |
| language |
en_US
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| publisher |
GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
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| rights |
http://irevues.inist.fr/IMG/pdf/Licence.pdf
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| source |
Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1997, Vol. 14, N° 5-NS, p. 453-464
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| subject |
Segmentation
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| Traitement image
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| Théorie Dempster Shafer
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| Modèle Markov
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| Maximum vraisemblance
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| Estimation paramètre
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| Champ Markov
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| Théorie de l'évidence
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| Bruitage image
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| Multisenseur
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| title |
2 - Segmentation d'images multisenseur par fusion évidentielle dans un contexte Markovien
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| Segmentation of multisensor images using evidential combination in a Markovian environment
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| type |
Article
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