| Résumé | La production de mosaïques de grandes dimensions à partir de nombreuses images satellitales présente des problèmes particuliers qu'on ne retrouve pas lors de la fusion de photographies aériennes. La
faible fréquence du cycle de revisite des satellites combinée à la couverture nuageuse fréquente sur une grande partie des continents exigent que les images utilisées soient acquises sur une très grande période de temps, allant de quelques mois à
quelques années. On doit donc faire face au problème d'intégration d'une série d'images se superposant partiellement et montrant diverses caractéristiques atmosphériques, et éventuellement thématiques, en un produit image sans suture visible.
Traditionnellement, on a utilisé des procédés cosmétiques visant à assurer la continuité radiométrique. Habituellement, on choisit une image comme référence et on modifie l'échelle radiométrique des autres images par une normalisation de la moyenne
et de la variance des niveaux de gris. De plus, des opérations locales telles l'uniformisation des régions de superposition permettait de diminuer la visibilité de la zone de suture. Bien que ces approches aient été assez fructueuses pour la
production de mosaïques équilibrées sur le plan visuel, elles ne sont pas adaptées aux applications de mesures radiométriques quantitatives et à la continuité thématique; une information qui est cruciale pour l'extraction de l'information devant être
dérivée de ce type de produit d'information. Dans cet article, nous décrivons une méthode de normalisation unifiée fondée sur l'analyse détaillée des diffusogrammes de niveau de gris dérivés des zones de superposition entre les images. En nous basant
sur une technique d'agrégation dans l'espace radiométrique 2D, nous pouvons étudier de nombreux problèmes connexes dont : - L'identification et l'édition de l'information inter-image. Ces données externes peuvent être produite par la
présence de nuages sur l'une des images ou de différences de type de couvertures des terres.
- Du calcul des coefficients de normalisation des propriétés de niveaux de gris des amas obtenus à partir des données éditées.
- De l'estimation de la
continuité inter-images fondée sur les propriétés des amas telles que la corrélation et l'orientation dans l'espace des niveaux de gris.
- De la sélection de meilleures images de référence. Ces méthodes ont été appliquées à un jeu de donnée
constitué de 38 images MSS de Landsat d'une partie du nord de l'Ontario.
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