Évaluation des performances du modèle bayésien de fusion appliqué à l'imagerie satellitaire

Nous présentons dans cet article différents modèles de fusion d'images à bas niveau par l'inférence bayésienne en vue de la classification de scènes satellitaires. Le processus se décompose en une étape d'apprentissage pour laquelle se posent les problèmes du choix des densités de probabilité conditionnelles et d'estimation des probabilités a priori, une étape de combinaison des probabilités pour laquelle on évalue l'hypothèse de dépendance entre les images contre l'hypothèse d'indépendance et une étape de décision pour laquelle on définit une mesure de qualité des images et une classe de rejet dont on estime de manière non supervisée la probabilité