Résumé

• Dans ce rapport, nous proposons un modèle stochastique pour la détection automatique de changements sur des images aériennes prises à l'aide de cameras mobiles. Afin d'assurer la robustesse de la méthode, nous adoptons une technique de mise en correspondance grossière non-supervisée au lieu d'une méthode précise de recalage d'images. Le défi du modèle proposé est de pouvoir éliminer les erreurs de recalage, le bruit et les artefacts dus au paralaxe causés par des objets statiques qui ont une certaine hauteur (bâtiments, arbres, murs, etc.), ceci à partir de l'image des différences. L'appartenance d'un point de l'image au fond est décrite grâce à deux attributs différents et nous introduisons un champ de Markov original à 3 niveaux afin d'obtenir des régions homogènes connectées dans l'image segmentée.