La classification des images

Proiect
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Domeniu: Geografie
Conține 1 fișier: pptx
Pagini : 27 în total
Mărime: 3.57MB (arhivat)
Publicat de: Nadia Dobre
Puncte necesare: 6

Extras din proiect

Traitement d’image Le notion d’introduction

1.Traitement

Correction radiométriques

Correction géométriques

2. Amélioration

Amélioration du contrasté

Filtrage

3. Transformation

Les opérations arithmétiques

La radiation spectrale

L’analysé des composants principaux

Transformations colorimétriques RGB-his(hls)

4. Classification et analyse

Classification non supervisée

Classification supervise

Classification hybride

Classification semi-supervise

Classification d’image Les notions introductives

La classe d’objets (thématique): beaucoup d’objets ou de composants d’une image, qui présente une ou plusieurs propriétés communes.

Classification: est un groupe automatisé d’objets en fonction de leurs caractéristiques, d’un nombre de classes.

Classe spectrale: représente beaucoup d’objets avec des caractéristiques radiométriques similaires.

Les segments spectraux

Le regroupement pixels en classe en function de leur méthode se ressemble par exemple: classification hybride, classification semi-supervise, classification supervise.

Les segments spacieaux représentet le regroupement des pixels en fonction des propriétés textuelles qu’implique et une certaine proximité spacieuse.

Classification d’image Les objectif et problèmes

Les objets et classification:

Simplification radiométrique pour faciliter l’interprétation.

L’interpretation la radiométrie la meilleure réalité thématique.

Problèmes:

Cohérence des principes statistiques vs. la cohérence des distributions radiométrie

Classification d’image Le concept la classification des images

Classification d’image Résultats attendus…

Classification d’image Segmentation spatiale

La segmentation spatiale est effectuée avec un programme spécifique pour indentifier des formes, à partir de similitude radiométrique des pixels adjacents.

Classification d’image Classifications et résolution…

Chaque applications sollicite résolutions (spatiale, spectrale, temporale et radiométrique) spécifiques le fin suivi.

Par exemple:

La surveillance locale vs. régionale vs. continentale….

La surveillance végétation vs. les zones humides vs. du trafic….

La surveillance forestière…

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