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Plusieurs chercheurs ont démontré que les données de texture augmentent la précision d'une classification lorsqu'elles sont combinées à l'information de niveaux de gris. Cependant, le calcul des paramètres de texture d'ordre 2 implique souvent des temps de calcul très longs. Le problème est encore plus complexe lorsqu'il faut calculer les paramètres de texture d'ordre supérieur, qui cependant peuvent apporter des améliorations considérables sur la précision d'une classification. Une méthode, développée par Kourgli et Belhadj-Aissa permet de réduire le temps de calcul des paramètres de texture d'ordre 2 basés sur la matrice de co-occurrence des niveaux de gris, en passant d'une double sommation à une simple sommation. Nous avons poussé l'étude plus loin en développant des paramètres de texture d'ordre 3, en montrant comment il est possible de les exprimer par une simple sommation au lieu d'une triple sommation. Cette méthode a été développée et testée avec une image radar à synthèse d'ouverture (RSO) de ERS-1 sur un ordinateur ayant un processeur Pentium de 800 MHz. Les résultats obtenus montrent que la nouvelle méthode de calcul est au moins deux fois plus rapide que la méthode classique de calcul des matrices de co-occurrence des niveaux de gris.Abstract. Many investigators have demonstrated that texture data improve the precision of a classification when they are combined with grey level information. However, the computation of textural parameters of order 2 often takes far too long. The problem is more complex when we have to compute textural parameters of order 3, which can grant a better precision in comparison with parameters of a lower order. A method, developed by Kourgli and Belhadj-Aissa allows a reduction in the computation time of the evaluation of second order textural parameters, based on the grey level co-occurrence matrix. This method is based on a technique allowing a double summation to pass to a simple summation. We have pursued the study further by developing textural parameters of order 3, showing how it is possible to express them by a simple summation instead of a triple summation. This method has been developed and tested with a Synthetic Aperture Radar (SAR) ERS-1 image, on a computer equipped with a Pentium A. Akono et al. 1958 processor of 800 MHz. The results obtained show that the new method of computation is at least two times faster than the classical method of computation of the co-occurrence grey level matrices. IntroductionL'utilité de l'analyse de texture pour la classification des images radar à synthèse d'ouverture a déjà été prouvée par de nombreux chercheurs.Agbu et Nizeyimana (1991) ont appliqué une statistique de co-occurrence du second ordre à des données Système Probatoire d'Observation de la Terre (SPOT) de l'Illinois. Ils ont documenté le potentiel des propriétés texturales des images, pour la délimitation des unités cartographiques dans les phases initiales des programmes détaillés d'inventaire des sols et de planification de l'utilisation du sol. Barber et LeDrew...

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