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Fusion en traitement d'images : spécificités et approches numériques 1 1. Généralités et définitions 2 1.1 Définitions 2 1.2 Caractéristiques générales des données 3 1.3 Fusion numérique/fusion symbolique 4 1.3.1 Données et informations 4 1.3.2 Traitements de l’information 4 1.3.3 Représentations 4 1.4 Systèmes de fusion et types d’architecture 5 1.5 Fusion en TDSI et fusion dans d’autres domaines 5 2. Spécificités de la fusion d’informations en traitement des images 6 2.1 Objectifs de la fusion en traitement des images 6 2.2 Les situations de fusion 7 2.3 Caractéristiques des données en fusion d’images 8 2.4 Contraintes 9 2.5 Aspects numériques et symboliques en fusion d’images 9 3. Fusion probabiliste et bayésienne 9 3.1 Mesures d’information 9 3.2 Modélisation et estimation 10 3.3 Combinaison dans un cadre bayésien 10 3.4 Combinaison vue comme un problème d’estimation 11 3.5 Décision 11 4. Fusion dans la théorie des fonctions de croyance 11 4.1 Modélisation 11 4.2 Estimation de fonctions de masse 12 Modification de modèles probabilistes 12 Modification de modèles de distances 13 A priori sur les éléments focaux composés (disjonctions) 13 Apprentissage des éléments focaux composé

Author

BB

Language

FR