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17 results on '"Harant, O."'

7. A fisrt comparison of CosmoSkyMed and TerraSAR-X data over Chamonix Mont-Blanc test site

Author

Nicolas, J. M., Trouvé, Emmanuel, Fallourd, Renaud, Vernier, Flavien, Tupin, Florence, Harant, O., Gay, M., Moreau, Luc, Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse (IMAGES), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris, Département Traitement du Signal et des Images (TSI), Télécom ParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and HAL, TelecomParis

Subjects
[INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2012

9. Fisher PDF for Maximum Likelihood Texture Tracking with High Resolution PolSAR Data

Author

Harant, O., Lionel Bombrun, Vasile, G., Gay, M., Ferro-Famil, L., Fallourd, R., Trouvé, E., Nicolas, J. -M, Tupin, F., GIPSA - Signal Images Physique (GIPSA-SIGMAPHY), Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers (IRFU), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, GIPSA-Services (GIPSA-Services), Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance (LISTIC), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Nantes Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1), and Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2010

14. Segmentation and classification of polarimetric SAR data based on the KummerU distribution

Author

Harant, O., Lionel Bombrun, Gay, M., Fallourd, R., Trouvé, E., Tupin, F., Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), GIPSA - Signal Images Physique (GIPSA-SIGMAPHY), Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), GIPSA-Services (GIPSA-Services), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Equipe Traitement du Signal et des Images, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Traitement du Signal et des Images (TSI), Télécom ParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Nantes Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1)

Subjects
body regions, Fisher pdf, KummerU pdf, Segmentation, nervous system, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Texture, fungi, High Resolution PolSAR data, Classification, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; Thinner spatial features can be observed from the high resolution of newly available spaceborne and airborne SAR images. Heterogeneous clutter models should be used to model the covariance matrix because each resolution cell contains only a small number of scatterers. In this paper, we focus on the use of a Fisher probability density function (pdf) to model the SAR clutter. First, the benefit of using such a pdf is exposed. Covariance matrix statistics are then analyzed in details. For a Fisher distributed texture, the covariance matrix follows a KummerU pdf. Asymptotic cases of this pdf are presented. Finally, the KummerU pdf is implemented in both hierarchical segmentation and classification algorithms. Segmentation and classification results are shown on both synthetic and real data.

17. From molecular model to sparse representation of chromatographic signals with an unknown number of peaks.

Author

Bertholon F, Harant O, Foan L, Vignoud S, Jutten C, and Grangeat P

Subjects
Bayes Theorem, Chromatography, Gas methods, Models, Molecular, Polycyclic Aromatic Hydrocarbons analysis, Signal-To-Noise Ratio, Stochastic Processes, Water Pollutants, Chemical analysis, Chromatography methods, Signal Processing, Computer-Assisted
Abstract

Analysis of a fluid mixture using a chromatographic system is a standard technique for many biomedical applications such as in-vitro diagnostic of body fluids or air and water quality assessment. The analysis is often dedicated towards a set of molecules or biomarkers. However, due to the fluid complexity, the number of mixture components is often larger than the list of targeted molecules. In order to get an analysis as exhaustive as possible and also to take into account possible interferences, it is important to identify and to quantify all the components that are included in the chromatographic signal. Thus the signal processing aims to reconstruct a list of an unknown number of components and their relative concentrations. We address this question as a problem of sparse representation of a chromatographic signal. The innovative representation is based on a stochastic forward model describing the transport of elementary molecules in the chromatography column as a molecular random walk. We investigate three methods: two probabilistic Bayesian approaches, one parametric and one non-parametric, and a determinist approach based on a parsimonious decomposition on a dictionary basis. We examine the performances of these 3 approaches on an experimental case dedicated to the analysis of mixtures of the micro-pollutants Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAH) in a methanol solution in two cases of high and low signal to noise ratio (SNR).

Published
2015
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