Développement et caractérisation de méthodes statistiques de détection et de localisation d'objets dans des images fortement bruitées

Cette thèse est consacrée à la caractérisation et à la généralisation de techniques statistiques de détection et de localisation d'objets de forme connue dans des images fortement bruitées.Nous présentons tout d'abord un algorithme de détection optimale au sens de la théorie statistique de l'estimation adapté à des scènes perturbées par du bruit non-recouvrant décorrélé, dans lequel apparait un objet de forme connue, mais dont les niveaux de gris peuvent fluctuer.Cet algorithme utilise une fenetre d'analyse dont nous montrons que le choix dev la taille relève d'un compromis entre précision de l'estimation des paramètres de nuisance et robustesse aux inhomogénéités du fond.Nous généralisons ensuite le filtre précédent au cas de cibles de taille inconnues, en considérant le paramètre de taille comme un paramètre de nuisance supplémentaire.Nous donnons ensuite deux exemples d'applications ou cet algorithme peut etre employé avec profit, pour des scènes acquises à l'aide d'imageurs actifs, tel que les images SAR et les images polarimétriques.AIX-MARSEILLE3-BU Sc.St Jérô (130552102) / SudocSudocFranceF