RESUMELes techniques de segmentation d'images sont largement utilisees en teledetection, comme le demontre leur presence dans la plupart des systemes commerciaux de traitement d'images. Un effort considerable a ete consacre au developpement d'algorithmes de segmentation, resultant en une profusion de techniques differentes. En comparaison, le nombre d'outils developpes pour l'evaluation quantitative des resultats de segmentation demeure tres limite. En fait, l'inspection visuelle des resultats est encore consideree par plusieurs comme le test ultime. Dans cet article, nous presentons une nouvelle methode quantitative d'evaluation de resultats de segmentation d'images. Cette derniere s'appuie sur la distance d'Hausdorff. La methode est basee sur le degre de coincidence des points de frontieres entre les resultats d'une segmentation d'image et une carte de reference. L'utilite de la methode est illustree avec un exemple de segmentation tire de la litterature.

The ratio of the arithmetic to the geometric mean is introduced as a general index to test SAR image homogeneity. Application to a multilook airborne SAR image shows that this first-order statistical measure compares advantageously and in some typical cases outperforms the coefficient of variation for the detection of random and structural heterogeneity.

The Gamma-Gamma Maximum a posteriori filter provides an estimate of the speckle-free radar cross-section when both the radar reflectivity and the speckle distributions are gamma-distributed. In this Letter, it is shown that a factor greater than two in precision can be typically gained in the radar cross-section estimate in the case of natural land Synthetic Aperture Radar (SAR) clutters. This is accomplished by using the normalized logarithmic estimator which is a more accurate index than the coefficient of variation to deduce the local heterogeneity parameter.