| Title: |
Décomposition de séries temporelles d'images SAR pour la détection de changement. |
| Authors: |
Lobry, Sylvain1 sylvain.lobry@telecom-paristech.fr, Denis, Loïc2 loic.denis@univ-st-etienne.fr, Weiying Zhao1 florence.tupin@telecom-paristech.fr, Tupin, Florence1 weiying.zhao@telecom-paristech.fr |
| Source: |
Traitement du Signal. 2017 Special Issue, Vol. 34, p119-141. 23p. |
| Abstract (English): |
We introduce a change detection method suited to the high dynamic of synthetic aperture radar (SAR) images in urban areas. This method is based on the decompostion of the multitemporal series of images in one background and several strong scatterers images at each date. The decomposition model allows both for a background regularization and a control of the number of detected scatterers and changes. We use an exact optimization for this model based on graphcuts. This model is then applied to series of images acquired by TerraSAR-X and Sentinel-1 and compared to several change detection methods. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (French): |
Nous présentons une méthode de détection de changement adaptée à la forte dynamique présente dans les images radar à synthèse d'ouverture (SAR) en milieu urbain. Cette méthode est basée sur une décomposition de la pile temporelle d'images en un arrière plan et des images de cibles fortes présentes aux différentes dates. Le modèle de décomposition permet à la fois une régularisation du fond et un contrôle du nombre de cibles et de changements. Nous présentons une méthode exacte d'optimisation de ce modèle basée sur la recherche d'une coupe de coût minimal dans un graphe. Ce modèle est finalement appliqué sur des séries d'images acquises par TerraSAR-X et Sentinel-1 et comparé à plusieurs méthodes de détection de changement de référence. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
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