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Hyperspectral Image Processing based on Tensorial Methods
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.
Monsieur Yide WANG, Professeur, Ecole Polytechnique de l'Université de Nantes, France.
Monsieur Ahmed BOURIDANE, Professeur, Northumbria University, Royaume-Uni.
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.