Projet Pastis
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Le
domaine de recherche du projet Pastis est l'interprétation
d'images. Il s'agit en fait d'extraire l'information symbolique
des images, en utilisant un certain niveau de raisonnement
conscient: une image est de ce point de vue une base de données
qu'on tente d'interroger. Les problèmes posés sont ceux de la
vision préattentive, de la mise en oeuvre de systèmes à base de
connaissances ; et plus généralement de l'intégration de ces
différents niveaux et de leur contrôle pour la mise en oeuvre de
processus de vision intentionnelle.
Le thème prioritaire d'application est l'imagerie naturelle,
plus particulièrement l'observation de la Terre avec une grande
variété de capteurs (visible, IR, radar) et de résolutions
(images satellitaires et aériennes).
L'interprétation d'images satellitaires pose des problèmes à
différents niveaux:
- l'extraction de caractéristiques locales pertinentes dans
les images en fonction des buts recherchés, qui constitue la
première étape de tout processus de perception visuelle,
- l'interprétation proprement dite, à partir de ces
caractéristiques locales extraites d'images provenant
éventuellement de capteurs différents, et en utilisant si
possible des connaissances a priori, de nature symbolique, sur
la nature des objets à extraire (ce qui met en jeu des
processus de raisonnement expert, et implique de la fusion de
données).
De manière générale, le lien entre le raisonnement de haut
niveau et la vision préattentive, à travers le choix des
caractéristiques à extraire et le paramétrage des algorithmes
d'extraction, constitue la problématique centrale du projet. Par
ailleurs, comme dans tout processus de vision, les données images
sont une représentation bidimensionnelle d'une réalité
tridimensionnelle. La reconstruction, en général nécessaire, de
cette dimension perdue (le relief du sol, en l'occurrence) pose
aussi des problèmes particuliers.
Les thèmes de recherche abordés par l'équipe Pastis sont les
suivants:
- modélisation par champs de Markov, et élaboration de
critères objectifs permettant de formaliser les problèmes comme
des problèmes inverses (débouchant sur des techniques de
régularisation puis d'optimisation),
- analyse multiéchelle des formes,
- formalisation de connaissances expertes ayant trait aux
stratégies d'interprétation, aux objets physiques et au
paramétrage des algorithmes, pour le raisonnement en
vision.
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