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Sparse analysis for mesoscale convective systems tracking

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main.pdf (1.772Mb)
Date
2020
Ville de l'éditeur
Paris
Indexation documentaire
Analyse
Subject
Sparse image analysis; Mesoscale Convective System tracking; Shape tracking; Remote sensing image processing; Gridless sparse analysis
Nom de la revue
Signal Processing: Image Communication
Volume
85
Date de publication
2020
Pages article
115854
DOI
http://dx.doi.org/10.1016/j.image.2020.115854
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/18672
Collections
  • CEREMADE : Publications
Métadonnées
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Auteur
Courbot, Jean-Baptiste
541698 Laboratoire de Météorologie Dynamique (UMR 8539) [LMD]
529779 Institut de Recherche en Informatique Mathématiques Automatique Signal [IRIMAS]
Duval, Vincent
60 CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Legras, Bernard
541698 Laboratoire de Météorologie Dynamique (UMR 8539) [LMD]
463928 Université Paris 1, Panthéon-Sorbonne [UP1]
Type
Article accepté pour publication ou publié
Résumé en anglais
In this paper, we study the tracking of deformable shapes in sequences of images. Our target application is the tracking of clouds in satellite images. We propose to use a recent state-of-the-art method for off-the-grid sparse analysis to describe clouds in image as mixtures of 2D atoms. Then, we introduce a method to handle the tracking with its specificities: apparition or disappearance of objects, merging, and splitting. Numerically, this method corroborates the magnitude of the results provided by recent state-of-the-art alternatives. Unlike its counterparts, the choice or regularization and correlation parameters allows additional flexibility regarding the interpretation of clouds’ life cycles. Finally, it also provides additional information on the cloud temperature during its life cycle, which seem in accordance with the underlying physical processes

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