Application du transport optimal et des méthodes non locales dans la fusion d'images hyperspectrales et multispectrales

Le monde dans lequel nous vivons est observe par de nombreux satellites. En effet, grâce aux missions satellitaires, certaines zones de la Terre, a savoir les champs d’agriculture, le desert ainsi que les zones urbaines peuvent etre surveillees efficacement. La surveillance de ces zones est faite grâce aux cameras embarquees a bord des satellites destines aux missions d’observation de la Terre. En revanche, a cause des contraintes techniques et financieres, le developpement des capteurs d’imagerie haute resolution est assez limite. Ainsi, les methodes consistant a fusionner des donnees multi-sources, permettent de contourner les limitations et produisent des images haute resolution. La problematique traitee dans la presente these est celle de la fusion d’images hyperspectrales et multispectrales. Une image hyperspectrale (HS) possede une haute resolution spectrale et une faible resolution spatiale, alors qu’une image multispectrale (MS) a une haute resolution spatiale et une faible resolution spectrale. Le but est donc de fusionner l’information pertinente contenue dans chacune des images afin de produire une image haute resolution. Le travail de these est compose en deux principales parties. Dans la premiere partie de la these, des outils de la theorie du transport optimal sont utilises a savoir les distances de Wasserstein regularisees. Dans la deuxieme partie de la these, le probleme de fusion d'images hyperspectrales et multispectrales est presente differemment. Ce dernier est modelise comme la minimisation de quatre termes d'energie dont un terme non local. Les experimentations ont porte sur differents types d'images, et les resultats ont ete evalues qualitativement et quantitativement. Les performances des deux modeles de fusion se comparent favorablement aux methodes de fusion de l'etat de l'art.