Extraction d''informations Guid e Par Des M canismes Attentionnels

L'extraction d'lments curvilignes d'images de tldtection, surtout proches de la limite de rsolution ou lorsqu'elles sont bruites, reprsente toujours un dfi important pour les algorithmes informatiques, alors que pour les interprtes humains c'est une tche immdiate. Dans ce travail une mthode novatrice est prsente pour guider l'extraction d'lments curvilignes (routes, cours d'eau, etc) d'images de tldtection. Cette mthode a pour but de mettre jour les systmes d'informations gographiques (SIG) grce un modle indit (ELECA) qui comporte trois parties. Le modle ELECA tire avantage de deux ides principales. Les donnes utilises ne sont pas seulement les images de tldtection mais galement les donnes des SIG qui ne sont pas ncessairement jour. Le modle s'appuie galement sur des progrs rcents des sciences psycho-cognitives en imitant partiellement le mouvement des yeux durant une recherche visuelle. Cette recherche est un doctorat canado-franais originellement paru sous l'intitul "Extraction d'lments curvilignes guide par des mcanismes attentionnels pour des images de tldtection : approche par fusion de donnes"