Détection d'hétérogénéités linéaires dans les textures directionnelles : application à la détection de failles en sismique de réflexion

• Main Author: David, Ciprian Petru
• Other Authors: Bordeaux 1
• Language: fr
• Published: 2008
• Subjects: Texture directionnelle; Hétérogénéité linéaire; Reseau de failles; Sismique; Directional texture; Linear disparity; Fault; Seismic imagery
• Online Access: http://www.theses.fr/2008BOR13714/document

Détection d’hétérogénéités linéaires dans les textures directionnelles – application à la détection de failles en sismique de réflexion: les méthodes développées concernent la classe particulière de textures directionnelles. Dans un premier chapitre, nous rappelons la notion de texture, le concept de contour et le contexte applicatif concernant l’imagerie sismique. Le deuxième chapitre a pour objet l’analyse des différentes contributions que l’on peut trouver dans la littérature concernant la détection de contours dans le contexte des images texturées: les approches qui relèvent du domaine de la géophysique et les méthodes proposées par la communauté des traiteurs d’image pour la détection de contours. Le troisième chapitre regroupe nos propositions: une approche basée sur une un critère géométrique, une variante récursive robuste et une extension alliant mesure 2D et diffusion 3D. Ces propositions sont validées par une analyse quantitative par rapport aux méthodes existantes. === Linear disparity detection in directional textures – application to fault detection in seismic images: the developed approaches deal with the particular family of directional textures. In the first chapter the notion of texture and the concept of contour are introduced. Also, a detailed presentation of the application concerning seismic imagery is presented in the first chapter. The object of the second chapter is the analysis of the different contributions concerning edge and contour detection in textured images found in the literature: the approaches used in the field of geophysics and the approaches proposed by the image processing community. The third chapter regroups our contributions: a geometric criterion based approach, a recursive robust extension of the geometric approach and a 3D recursive robust extension combining a 2D measure and a 3D diffusion technique. Apart the qualitative comparisons, these contributions are validated by a quantitative analysis in comparison with the existing methods.