Segmentation d'images multisenseur par fusion évidentielle dans un contexte Markovien

L'utilisation de la fusion de Dempster-Shafer en segmentation d'images multisenseur s'avere pertinente dans de nombreuses situations. L'interet des modelisations par champs de Markov caches en segmentation statistique a par ailleurs ete mis en evidence par les auteurs depuis une vingtaine d'annees. Nous proposons dans cet article diverses demarches permettant l'utilisation de la fusion evidentielle dans le contexte des modeles markoviens caches. L'interet des methodes proposees ainsi que les differences de leur comportement sont etudies a partir des simulations effectuees sur des images de syntheses.

[1]  Isabelle Bloch,et al.  Some aspects of Dempster-Shafer evidence theory for classification of multi-modality medical images taking partial volume effect into account , 1996, Pattern Recognit. Lett..

[2]  Lotfi A. Zadeh,et al.  A Simple View of the Dempster-Shafer Theory of Evidence and Its Implication for the Rule of Combination , 1985, AI Mag..

[3]  J. Besag On the Statistical Analysis of Dirty Pictures , 1986 .

[4]  Ronald R. Yager,et al.  A General Approach to Decision Making with Evidential Knowledge , 1985, UAI.

[5]  Glenn Shafer,et al.  A Mathematical Theory of Evidence , 2020, A Mathematical Theory of Evidence.

[6]  Richard O. Duda,et al.  Pattern classification and scene analysis , 1974, A Wiley-Interscience publication.

[7]  Tomaso Poggio,et al.  Probabilistic Solution of Ill-Posed Problems in Computational Vision , 1987 .

[8]  Frans Voorbraak,et al.  On the Justification of Dempster's Rule of Combination , 1988, Artif. Intell..

[9]  A. Hasman,et al.  Probabilistic reasoning in intelligent systems: Networks of plausible inference , 1991 .

[10]  Paul Suetens,et al.  Road extraction from multi-temporal satellite images by an evidential reasoning approach , 1991, Pattern Recognit. Lett..

[11]  Jeffrey A. Barnett,et al.  Computational Methods for a Mathematical Theory of Evidence , 1981, IJCAI.

[12]  G. Casella,et al.  Explaining the Gibbs Sampler , 1992 .

[13]  P. Walley Statistical Reasoning with Imprecise Probabilities , 1990 .

[14]  W. Pieczynsky 4 - Champs de Markov cachés et estimation conditionnelle itérative , 1994 .

[15]  PieczynskiWojciech,et al.  Estimation of Generalized Multisensor Hidden Markov Chains and Unsupervised Image Segmentation , 1997 .