Segmentation hiérarchique d'images multimodales

Hierarchies of partitions are widely used in the context of image segmentation. However,in the case of multimodal images, the fusion of multiple hierarchies remains a challenge. Recently, braids of partitions have been proposed as a possible solution to this issue, but have never been implemented in a practical case.In this paper, we propose a new methodology to achieve multimodal segmentation, based on this notion of braids of partitions. This new method is applied in a practical case, namely the joint segmentation of hyperspectral and LiDAR data. Obtained results confirm the potential of the proposed method.
Les hiérarchies de partitions sont couramment utilisées pour segmentation d'images. Dans le cas d'images multimodales toutefois, la fusion de plusieurs hiérarchies reste un problème. Récemment, les tresses de partitions ont été proposées comme une possible solution à ce problème, mais n'ont jamais été implémentées dans un cas pratique. Nous proposons ainsi une nouvelle méthodologie, basée sur cette notion de tresse de partitions, pour effectuer la segmentation d'images multimodales. Cette méthode est appliquée dans un cas concret, à savoir la segmentation conjointe de données hyperspectrales et LiDAR. Les résultats obtenus confirment le potentiel de la méthode proposée.