Approche a-contrario pour la détection de changements sous ...

Sommaire
Modélisation a-contrario
Détection de changements
Conclusion
Choix du modèle a contrario
Contexte de l’étude
Modélisation du problème
Détection a contrario
Résultats asymptotiques
Algorithme
Résultats
Choix des paramètres m et σ du modèle H 0 :
H0 a : m vecteur de R|DBR| “constant”, et σ quelconque,
H0 b : m et σ quelconques.
Proposition
Sous les hypothèses H a 0 ou Hb 0 ,
(
NFA(|D|) = |D BR |C |D| |D| − L
|D BR | Γ inc , δ(v D) 2 )
2 2σ 2 , (6)
où, pour tout x ≥ 0 et a > 0, Γ inc (a, x) = 1 ∫ x
Γ(a) 0 e−t t a−1 dt .
⇒ On considère H 0 avec m = 0 et σ quelconque.
En pratique, σ 2 = variance de l’image BR (rien ne doit être détecté
dans une image de bruit blanc).
Amandine Robin
Approche a-contrario pour la détection de changements sous-pixeliques e