@InProceedings{2015_halimi79,
	author = "Abderrahim Halimi and Paul Honeine and Malika Kharouf and Cédric Richard and Jean-yves Tourneret",
	title = "Estimation de la Dimension Intrinsèque des Images Hyperspectrales à l'Aide d'un Modèle à Variances Isolées",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0078",
	pages = "p. 313-316",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_halimi79.pdf",
	abstract = "Cet article propose une approche automatique pour estimer le nombre de spectres de composés purs dans les images hyperspectrales. L'estimation est basée sur de récents résultats de la théorie des matrices aléatoires sur les ``modèles à variances isolées''. Plus précisément, nous étudions l'écart entre les valeurs propres successives de la matrice de covariance des observations. L'algorithme d'estimation proposé est automatique et robuste à la présence de bruit corrélé. Cette stratégie est validée sur des images synthétiques et réelles. Les résultats expérimentaux sont prometteurs et montrent la pertinence de cette approche par rapport à l'état de l'art..pdf",
}