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Hyperspectral Image Processing based on Tensorial Methods

Publié le 13 Octobre 2021

Soutenance de thèse de Qiaoqiao SUN [15/10/2021 à 13h30]

Résumé

Cette thèse est consacrée à l'analyse et au traitement d'images hyperspectrales principalement avec des modèles d'apprentissage en profondeur. Pour exploiter pleinement les informations spectrales et spatiales des données hyperspectrales, un réseau neuronal convolutif avec réglage des paramètres est proposé pour la classification hyperspectrale. En outre, pour résoudre le problème des échantillons étiquetés limités dans les images hyperspectrales, des méthodes d'extraction de caractéristiques non supervisées basées sur un réseau antagoniste génératif amélioré et un autoencodeur convolutif sont étudiées. De plus, un cadre d'autoencodeur de débruitage multi-échelle est conçu pour le débruitage et l'amélioration de la détection de cibles. Les résultats sur des données simulées et réelles montrent l'efficacité des méthodes proposées et leurs perspectives prometteuses pour les applications en imagerie hyperspectrale.

Soutenance de thèse Madame Qiaoqiao SUN

Date : 15 octobre 2021, à 13h30
Lieu : Salle 224, Centrale Marseille (38 Rue Frédéric Joliot Curie, 13013 Marseille)
 
Titre : Hyperspectral Image Processing based on Tensorial Methods
 
École doctorale : ED 352 Physique & Sciences de la Matière
 
Spécialité : Optique, Photonique et Traitement d’Image
 

Rapporteurs :

  • Monsieur Yide WANG, Professeur, Ecole Polytechnique de l'Université de Nantes, France.

  • Monsieur Ahmed BOURIDANE, Professeur, Northumbria University, Royaume-Uni.

Membres du Jury 

  • Monsieur Yide WANG, Professeur, Ecole Polytechnique de l'Université de Nantes, France.

  • Monsieur Ahmed BOURIDANE, Professeur, Northumbria University, Royaume-Uni.

  • Monsieur Salah BOURENNANE, Professeur, Ecole Centrale de Marseille, France.

  • Monsieur Eric MOREAU, Professeur, Université de Toulon, France.

  • Madame Xuefeng LIU, Associate Professeur, Qingdao University of Science and Technology, Chine.

 

 

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