Abstract FR:

Cette thèse est consacrée a la segmentation statistique non supervisée des images radar. L'originalité de notre étude réside dans l'adoption du système de distributions de Pearson pour modéliser les scènes naturelles homogènes. Nous généralisons les méthodes d'estimation employées pour un mélange de distributions de même loi a un mélange de distributions de lois différentes et appartenant au système de Pearson. Des algorithmes d'estimation bases sur la maximisation de la vraisemblance et sur la notion de l’Esperance conditionnelle ont été développes afin d'accomplir cette tâche. Les méthodes d'estimation développées pour les images radar mono spectrales ont été généralisées pour le cas des images radar multi spectrales. Nous étudions la robustesse des algorithmes proposes à travers la segmentation d'images de synthèse et d'images radar de natures différentes.