Opérateurs dicrets pour l'estimation adaptive et optimale de l'orientation - Application à l'imagerie sismique
Thèses de doctorat
Date de soutenance
2003-01-06Résumé
Ce mémoire traite de l'estimation de l'orientation locale des éléments structuraux orientés présents dans les images. Nous avons développés différents opérateurs discrets d'estimation adaptative et optimale de l'orientation. ...Lire la suite >
Ce mémoire traite de l'estimation de l'orientation locale des éléments structuraux orientés présents dans les images. Nous avons développés différents opérateurs discrets d'estimation adaptative et optimale de l'orientation. Dans un premier temps, nous définissons de nouveaux opérateurs pour l'estimation optimale de l'orientation à différentes échelles. Nous proposons deux types d'opérateurs complémentaires, des opérateurs gradients GOP adaptés aux régions contours et des opérateurs vallonnements VOP adaptés aux lignes de crête et de vallées. Leur implantation est faite dans le domaine spatial, sous la forme de filtres à réponse impulsionnelle finie. Dans un deuxième temps, nous proposons des opérateurs qui utilisent les estimations GOP et VOP afin de réaliser une estimation de l'orientation adaptée en échelle. Le meilleur estimateur ainsi construit, l'OPCRT, utilise en plus des informations sur la topologie de la surface locale. Nous réalisons alors une étude de performance de l'estimation de l'orientation obtenue par nos estimateurs vis-à-vis de méthodes classiques comme les filtres orientés ou des moyenneurs de champs vectoriels gradients. Cette étude est réalisée sur un grand nombre de textures de synthèse et des textures réelles. Dans une dernière partie, nous utilisons nos estimateurs pour des applications à l'imagerie sismique. Nous proposons alors des estimateurs du pendage sismique 2D et 3D. A partir de ces outils nous proposons des méthodes pour construire des horizons sismiques 3D ou pour détecter des failles sismiques.< Réduire
Résumé en anglais
In this thesis, we focus on directional textures and we present novel methods for estimation of local orientation. These methods are optimized for orientation estimation and adapted to the variation of the local scale of ...Lire la suite >
In this thesis, we focus on directional textures and we present novel methods for estimation of local orientation. These methods are optimized for orientation estimation and adapted to the variation of the local scale of oriented patterns. Firstly, we proposed two frameworks for the conception of discrete filters in the spatial domain that are complementary for orientation estimation. We propose an optimized gradient operator called GOP which is adapted to the slope regions and an optimized valleyness operator called VOP which is adapted to the crests and valleys. Then we define new operators adapted to the local scale which use GOP and VOP estimations obtained at different scale. The best one called OPCRT uses the topology of the local surface to make the fusion of these different estimations. We give an evaluation of the performance of this operator compared with classical methods like Oriented Filters or Principal Component Analysis of gradient field. This study has been made on various synthetic textures and on natural ones. Finally, we use our estimators on seismic images in order to extract seismic horizons and their dip. We also provide methods to locate seismic faults.< Réduire
Mots clés
Automatique, Productique, Signal et Image
analyse d’image
orientation
filtres discrets optimaux
estimation adaptative
imagerie sismique
extraction de surface
Unités de recherche