Then, in order to combine the spectral and spatial information, we propose using a spatial regularization on score image channels obtained with a supervised dimension reduction method.
Ensuite, afin de combiner l'information spectrale et spatiale, nous développons une approche de régularisation spatiale sur les canaux d'images de scores obtenus de manière supervisée.
Therefore, applying an edge-preserving spatial regularization to the channels of this score image reduces the remaining within-class variability and thus leads to an easier classification.
Par conséquent, une régularisation spatiale qui préserve les contours, appliquée aux canaux de l'image des scores, réduit la variabilité intra-classe restant et facilite la classification.
As these problems are ill-posed, a unique solution can be retrieved using spatial regularization techniques.
Comme ces problèmes sont mal posés au sens où ils sont sous-contraints, on utilise souvent des techniques de régularisation spatiale pour obtenir l'unicité de la solution.
A spatial regularization approach to spatially smooth the clustering of profiles is presented and the projection of the appearance information from each dataset on a reference mesh is described.
Une régularisation spatiale pour lisser la classification est présentée et la projection de l-information d-apparence sur un maillage de référence est décrite.
Finally we propose a newsegmentation method of hyperspectral data cubes based on a spectraldiscrimination and on a spatial regularization of thesegmentation map obtained thanks to a quadtree segmentation.
Enfin, nous étudions une nouvelle méthode de segmentation de cubes de données hyperspectraux basée sur une approche de discrimination spectrale puis sur une régularisation spatiale de la carte de segmentation par une approche markovienne par quadarbre.
These algorithms are based on the maximum-likelihood estimator under the hypothesis of a Rician noise distribution, case of magnitude images, and a spatial regularization favoring the regularity of the maps.
Ces algorithmes de reconstruction sont fondés sur l'estimateur du maximum de vraisemblance exploitant l'hypothèse d'un bruit de Rice, inhérent aux images de module, et une régularisation spatiale favorisant la régularité des cartographies.
This information consti- tutes a relevant spatial regularization for the MEG inverse problem.
Une telle information constitue une régularisation spatiale pertinente du problème inverse MEG.
This improved label field model is used for the spatial regularization of the initial class label estimates computed through the proposed parametric priors.
Ce modèle de champ aléatoire est ainsi utilisé pour régulariser spatialement un champ de labels initial obtenu à partir des différentes approximations de la distribution de l'erreur de prédiction.
after a spatial regularization the invention includes a minimum loss selection which selects the minimum loss interpolation at each new point and provides it as an output image value
après une normalisation spatiale, il est prévu selon l'invention une sélection en termes de pertes minimum qui choisit l'interpolation introduisant la perte minimum pour chaque nouveau point et la fournit sous forme d'une valeur d'image de sortie
The developed reconstruction method maximizes the poissonian likelihood of the measurements with a spatial regularization Tukey term.
La méthode utilisée s'inscrit dans le cadre bayésien et maximise la log-vraisemblance du modèle tout en prenant en compte de l'a priori spatial sur le volume reconstruit.
Although the evolution equation is a rough approximation, we show the optical flow can be determined without spatial regularization.
Bien que l'équation d'évolution décrive imparfaitement la dynamique, nous montrons que l'on peut résoudre le problème mal posé de l'estimation du flot optique sans recourir à la régularisation.
These algorithms are based on the maximum-likelihood estimator under the hypothesis of a Rician noise distribution, case of magnitude images, and a spatial regularization favoring the regularity of the maps.
Ces algorithmes de reconstruction sont fondés sur l'estimateur du maximum de vraisemblance exploitant l'hypothèse d'un bruit de Rice, inhérent aux images de module, et une régularisation spatiale favorisant la régularité des cartographies.