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Analyse non supervisee d'images hyperspectrales
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Cette thčse explore deux axes de recherche pour l'analyse non-supervisée d'Images HyperSpectrales (HSIs). Sous l'hypothčse du modčle de mélange linéaire de spectres, nous abordons d'abord la problématique du démixage par Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF). D'une part, nous proposons de régulariser le problčme en intégrant de l'information a priori spectrale et spatiale judicieuse, spécifique aux HSIs. D'autre part, nous proposons un estimateur du pas optimal pour la descente de gradient projeté. Nous montrons ainsi que, correctement régularisée, la NMF est un outil pertinent pour le démixage d'HSIs. Puis, nous explorons la problématique de la détection d'anomalies. Nous proposons un algorithme de Poursuite de Composantes Anormales (PCA), basé simultanément sur la poursuite de projections et sur un modčle probabiliste avec test d'hypothčses statistiques. Ainsi, la PCA détecte les anomalies ŕ taux de fausse alarme constant et les discrimine en classes spectralement homogčnes.
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