Browsing by Author "Encadreur: Taleb Nasreddine"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Blind deconvolution for noise reduction in satellite imaging
    (2015-10-05) Benbouzid Ayhane Bey; Encadreur: Taleb Nasreddine
    الملخص (بالعربية) : ملخص: بسبب الاهتزازات الناجمة عن عملية الإطلاق وبسبب البيئة الفضائية الصعبة قد تختلف جودة الاقمار الصناعية البصرية بين القياسات الأرضية وتلك التي تجرى على المدار مما يتطلب تقييم و مراقبة مستمرة للصور التي تصل الى الأرض للتخفيف من اثار التشويش و إزالة العيوب من على الصور و تحسين إمكانية معالجتها، توضف دالة انتشار النقطة من اجل تقييم فعالية نضام التصوير وكدلك لإنتاج برمجية لتصحيح الصور عن طريق إزالة الالتفاف . في هدا العمل نركز على تكييف و تطبيق طريقة لتقدير الإجابة الإشارية للأقمار الصناعية البصرية فالمدار دون أي معرفة سابقة لمميزات النظام و عوامله، لدلك الهدف استعملنا في هده الأطروحة التفاصيل الطبيعية الكامنة في الصور كحواف الانتقال لتقدير الاستجابة النبضية من خلال تقييم دالة نقل التعديل للصور، النتائج الثي تم الحصول عليها مشجعة وواعدة هدا الأسلوب يسمح لنا باستعمال المعلومات الكامنة في الصورة دون علم مسبق عن الاداة او القمر الصناعي الدي سجل الصورة. طبقنا هده الطريقة لتقدير دالة نقل التعديل على صور اقمار صناعية بصرية عالية الدقة، في هده العملية منحنيات دالة نقل التعديل استنتجت عن طريق تحويل فوريي لدالة انتشار الخط التي هي في حد ذاتها مستمدة من دالة انتشار الحافة، من ناحية ثانية استخلصنا ان جودة دالة انتشار الحافة لها تاتير كبير على عملية اعادة بناء دالة نقل التعديل، قمنا بتطوير و تنفيذ خوارزمية ترتكز على عدة خطوات حسابية لتقدير دالة نقل التعديل لصور عالية الدقة بحيث تكون الطريقة قيد البحث قابلة الإعادة وممانعة للضوضاء Résumé (Français et/ou Anglais) : Résumé : En raison des vibrations dues au lancement et à cause de environnement spatial hostile, les systèmes satellitaires d`imagerie optique à haute résolution nécessitent une évaluation et un contrôle continu de la qualité des images délivrées au sol. Ces performances peuvent varier entre les mesure au sol, le lancement et durant l`exploitation du satellite en orbite. Afin d'atténuer les effets du bruit, supprimer les artefacts et améliorer l'interprétabilité des images satellitaire la fonction d`étalement de point PSF du système d'imagerie est estimée en vue de produire des outils de restauration des images à travers notamment la déconvolution. L`usage de la fonction de transfert de modulation est répandue en raison de la facilité de son implémentation. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l'adaptation et l'application d'une méthode univariante et sans référence d’estimation de la réponse impulsionnelle d`un satellite optique en orbite Nous utilisons les détails naturels contenus dans les images en tant que bords de transitions pour estimer la réponse impulsionnelle par l'évaluation de la MTF des images. Les résultats obtenus sont encourageants et prometteurs. Cette méthode nous permet d'exploiter les informations contenues dans l'image, sans connaissance préalable de l'instrument ou le satellite qui a enregistré l'image. Nous avons appliqué cette méthode pour estimer la MTF d'un satellite haute résolution optique. Dans ce procédé, le profil de la MTF résulte de la transformée de Fourier de la fonction d`étalement de ligne LSF, qui est lui-même dérivé de la fonction d`étalement de bord ESF. La qualité de la ESF impact grandement la reconstruction de la MTF. Nous avons mis en œuvre un algorithme articulé sur plusieurs étapes de calcul pour estimer la MTF d'une image haute résolution de manière à être reproductible et robuste au bruit. Abstract: Due to launching ‎vibrations and space harsh environment, high resolution remote sensing satellite imaging systems require permanent assessment and control of image quality, which may vary between ground pre-launch measurements, ‎after launch and over satellite lifetime. In order to mitigate noise, remove artifacts and enhance image interpretability, the Point Spread Function PSF of the imaging system is estimated. Image deconvolution can be performed across the characterization of the actual Modulation Transfer Function MTF of the imaging system. In this work we focus on adapting and applying a no reference method to characterize in orbit high resolution satellite images in terms of geometrical performance. Moreover, we use natural details contained in images as edges transitions to estimate the impulse response via the assessment of the MTF image. The obtained results are encouraging and promising. This method allows us to exploit the information contained in the image without prior knowledge of the instrument or the satellite which recorded the image. We applied this method to estimate MTF of an optical high resolution satellite. In this method, the MTF profile results from the Fourier transform of LSF, which is itself derived from ESF. The quality of the ESF estimation impacts mainly the MTF rebuilding. We have implemented an algorithm through several stages of calculations to estimate MTF of an image in such a way to be reproducible and robust to noise.
  • Thumbnail Image
    Item
    Surveillance et détection de changement de la déforestation dans les images SAR
    (2022-02-09) HORCH Abdelkader; Encadreur: Taleb Nasreddine; Co-Encadreur: Gafour Abdelkader
    Résumé (Anglais) : Deforestation has become a major problem consisting of a continuous regression of forested areas in the world, and for this purpose, an efficient detection of these changes has become more than necessary. In this work, a new method for deforestation change detection is proposed. This approach is based on a supervised fusion of local texture features extracted from SAR images. ALOS PALSAR (Advanced Land Observation Satellite Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar) multi-temporal data have been used in this work. Normalised radar cross-section (NRCS) and polarimetric features extracted from HH and HV polarised data allowed recognizing different categories of land covers termed as NRCS classification. Greylevel co-occurrence matrix (GLCM) texture features were extracted by using different moving window sizes applied on local regions previously obtained by binarisation of the NRCS results. A total of 300 samples of regions and five GLCM characteristics have been used here. The detection of deforestation appears clearly in the resulted images with a very satisfactory precision of the reached regions, and the obtained results of the proposed supervised approach have indeed led to very good detection results of the deforestation change. Résumé (Français) : La déforestation est devenue un problème majeur qui consiste à une régression continue des zones forestières du monde, et pour cette raison, une détection efficace de ces changements est devenue plus que nécessaire. Dans ce travail, une nouvelle méthode de détection du changement de la déforestation est proposée. Cette approche repose sur une fusion supervisée des caractéristiques de texture locale extraite des images radar SAR (Synthetic Aperture Radar) ou RSO (Radar à synthèse d'ouverture), où des images ALOS (satellite d'observation terrestre avancée) PALSAR (Radar à synthèse d'ouverture avec une bande de type L synchrone) ont été utilisées dans ce travail. Une classification NRCS (Normalized radar cross-section, ou section transversale du radar normalisée) a été réalisée à partir des caractéristiques polarimétriques extraites des données SAR polarisées HH (Horizontal- Horizontal) et HV (Horizontal-Vertical), permettant de reconnaître différentes catégories de couvertures terrestres. Des caractéristiques de type texture utilisant les matrices de co-occurrence (GLCM), ont été extraites en appliquant différentes tailles de fenêtres mobiles aux régions locales précédemment obtenues dans la classification NRCS. Au total, 300 échantillons des différentes classes de régions et cinq caractéristiques GLCM ont été utilisés dans cette étude. L’approche proposée a donné de très bons résultats de détection du changement, où la déforestation apparaît clairement dans les images obtenues avec une précision très satisfaisante des régions atteintes.