Comparatif de méthodes avancées pour la fusion d’images satellites

Abstract

La fusion d’images est la combinaison de deux ou de plusieurs images issues de différents capteurs afin de créer une nouvelle image contenant le maximum d’informations afin d’améliorer leurs interprétations thématiques. Les satellites de type SPOT, Ikonos, IRS, MSG ou Quickbird fournissent des images possédant des caractéristiques différentes : D’une part, des images de basse résolution spectrale et de haute résolution spatiale et d’autre part, des images de caractéristiques opposées ; c’est-à-dire de haute résolution spectrale combinée à une basse résolution spatiale. De nombreuses applications nécessitent de combiner ces hautes résolutions spatiales et spectrales. Ce travail s’insère dans la synthèse d’images multispectrales à haute résolution au moyen de la fusion d’images. Les images d'entrée sont, premièrement, décomposées en coefficients d’approximation et de détails, à l’aide des deux nouvelles méthodes (la transformée de Contourelet et la transformée de Shearlet) puis les coefficients de décomposition sont combinés et les nouvelles images sont obtenues par la transformée inverse des coefficients fusionnés. Des outils d’évaluations appuyés par une analyse visuelle et une analyse quantitative ont, tous les deux, démontré le gain enregistré par ces deux méthodes. Comparativement aux méthodes de fusions traditionnelles, causant habituellement une certaine dégradation caractéristique aux images fusionnées, que ça soit une perte spectrale ou une distorsion de couleur, ces deux nouvelles méthodes ont donné des résultats meilleurs que la méthode basé sur la transformée en ondelettes (Algorithme à trous, Concept ARSIS), et les transformées en contourlettes et Shearlet, tout en préservant des contours lisses et assimilés aux images originales.