Abstract FR:

Le but de cette thèse est de proposer une architecture de système capable de fournir un croquis d'interprétation automatiquement à partir d'une photographie aérienne. Le processus est découpé en trois taches principales après segmentation classique de bas niveau. La première va extraire les structures linéaires globales de l'image en mimant les mécanismes généraux de la perception, pendant que la deuxième s'occupe de typer les parcelles de l'image à l'aide d'une méthode connexionniste. Un dernier processus va faire une synthèse des résultats précédents en rectifiant d'éventuelles erreurs ou en précisant le type de parcelles non classées grâce a des connaissances géographiques a priori. On obtient ainsi une image composée de grandes régions homogènes qui constitue une généralisation de l'image de départ. Le processus de perception est modélisé comme un système dynamique qui doit minimiser globalement l'ensemble de ces contraintes. Le comportement du système dynamique est simulé avec un réseau de neurones formels de type Hopfield. L’initialisation d'un lien est calculée à partir de la valeur des relations spatiales des objets représentés par des cellules reliées. La convergence du système dynamique donne en résultat les objets de l'image constituant les formes globales les plus prégnantes