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Auteur Jérôme Demantké
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Affiner la recherche Interroger des sources externesReconstruction de modèles 3D photoréalistes de façades à partir de données image et laser terrestre / Jérôme Demantké (2014)
Titre : Reconstruction de modèles 3D photoréalistes de façades à partir de données image et laser terrestre Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jérôme Demantké Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2014 Importance : 156 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse de doctorat de l'Université Paris-Est en sciences et technologies de l'information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] discontinuité
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] villeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) On souhaite détecter puis modéliser les façades de bâtiments à partir des données acquises par le véhicule de numérisation mobile de l'ign, le Stéréopolis. Il s'agit de trouver une représentation géométrique des façades adapté aux données (signal lidar/laser et images optiques). La méthode doit être automatique et rendre possible la modélisation d'un grand nombre de façades afin de contribuer à la production de maquettes numériques de villes. Les verrous techniques proviennent de l'acquisition mobile en environnement urbain non contrôlé (géo référencement du véhicule, densité variable de points lidar...), ils proviennent du signal lidar, issu d'une technologie relativement récente et pour lequel le processus de traitement n'est pas encore consensuel : faut-il exploiter ou non la géométrie capteur ? Enfin, la quantité de données pose le problème du passage à l'échelle. Afin d'analyser la géométrie des nuages de points 3D lidar, nous avons proposé des attributs décrivant pour chaque point la forme de l'environnement local (linéaire-1D, planaire-2D ou volumique-3D). Les plans principaux des façades sont extraits automatiquement des données lidar grâce à un algorithme streamé de détection de rectangles verticaux. Nous avons développé deux modèles qui sont initialisés par ces rectangles. Une grille irrégulière dont chaque case, parallèle au plan principal peut avancer ou reculer. Une grille déformable qui est 'poussée par les rayons lasers jusqu’aux points lasers’. Enfin, nous avons montré comment la grille déformable peut être rendue cohérente avec les images optiques en alignant les discontinuités géométriques de la grille avec des discontinuités radiométriques des images. Numéro de notice : 19931 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : sciences et technologies de l'information géographique : Paris Est : 2014 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 09/03/2015 En ligne : https://tel.hal.science/tel-01128521 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86244 Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19931-01 K317 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 19931-02 K321 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Facade reconstruction with generalized 2.5D grids / Jérôme Demantké in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-5 W2 (November 2013)
Titre : Facade reconstruction with generalized 2.5D grids Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérôme Demantké Année de publication : 2013 Conférence : ISPRS 2013, Workshop Laser Scanning 11/11/2013 13/11/2013 Antalya Turquie OA ISPRS Annals Article en page(s) : pp 67 - 72 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] données localisées 2,5D
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] reconstruction 2D du bâti
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Reconstructing fine facade geometry from MMS lidar data remains a challenge: In addition to being inherently sparse, the point cloud provided by a single street point of view is necessarily incomplete. We propose a simple framework to estimate the facade surface with a deformable 2.5d grid. Computations are performed in a ”sensor-oriented” coordinate system that maximizes consistency with the data. The algorithm allows to retrieve the facade geometry without priori knowledge. It can thus be automatically applied to a large amount of data in spite of the variability of encountered architectural forms. The 2.5d image structure of the output makes it compatible with storage and real-time constraints of immersive navigation. Numéro de notice : A2013-800 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprsannals-II-5-W2-67-2013 Date de publication en ligne : 10/10/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-II-5-W2-67-2013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80594
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol II-5 W2 (November 2013) . - pp 67 - 72[article]Documents numériques
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Facade reconstructionAdobe Acrobat PDF
Titre : Towards 3D lidar point cloud registration improvement using optimal neighborhood knowledge Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrien Gressin Année de publication : 2013 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 240 - 251 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme ICP
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] valeur propre
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (Auteur) Automatic 3D point cloud registration is a main issue in computer vision and remote sensing. One of the most commonly adopted solution is the well-known Iterative Closest Point (ICP) algorithm. This standard approach performs a fine registration of two overlapping point clouds by iteratively estimating the transformation parameters, assuming good a priori alignment is provided. A large body of literature has proposed many variations in order to improve each step of the process (namely selecting, matching, rejecting, weighting and minimizing). The aim of this paper is to demonstrate how the knowledge of the shape that best fits the local geometry of each 3D point neighborhood can improve the speed and the accuracy of each of these steps. First, we present the geometrical features that form the basis of this work. These low-level attributes indeed describe the neighborhood shape around each 3D point. They allow to retrieve the optimal size to analyze the neighborhoods at various scales as well as the privileged local dimension (linear, planar, or volumetric). Several variations of each step of the ICP process are then proposed and analyzed by introducing these features. Such variants are compared on real datasets with the original algorithm in order to retrieve the most efficient algorithm for the whole process. Therefore, the method is successfully applied to various 3D lidar point clouds from airborne, terrestrial, and mobile mapping systems. Improvement for two ICP steps has been noted, and we conclude that our features may not be relevant for very dissimilar object samplings. Numéro de notice : A2013-240 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.02.019 Date de publication en ligne : 01/04/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.02.019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32378
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 79 (May 2013) . - pp 240 - 251[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2013051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Streamed vertical rectangle detection in terrestrial laser scans for facade database Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérôme Demantké Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 99 - 104 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] chevauchement
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconnaissance de formesRésumé : (auteur) A reliable and accurate facade database would be a major asset in applications such as localization of autonomous vehicles, registration and fine building modeling. Mobile mapping devices now provide the data required to create such a database, but efficient methods should be designed in order to tackle the enormous amount of data collected by such means (a million point per second for hours of acquisition). Another important limitation is the presence of numerous objects in urban scenes of many different types. This paper proposes a method that overcomes these two issues:
• The facade detection algorithm is streamed : the data is processed in the order it was acquired. More precisely, the input data is split into overlapping blocks which are analysed in turn to extract facade parts. Close overlapping parts are then merged in order
• The geometry of the neighborhood of each point is analysed to define a probability that the point belongs to a vertical planar patch. This probability is then injected in a RANdom SAmple Consensus (RANSAC) algorithm both in the sampling step and in the hypothesis validation, in order to favour the most reliable candidates. This ensures much more robustness against outliers during the facade detection.
This way, the main vertical rectangles are detected without any prior knowledge about the data. The only assumptions are that the facades are roughly planar and vertical. The method has been successfully tested on a large dataset in Paris. The facades are detected despite the presence of trees occluding large areas of some facades. The robustness and accuracy of the detected facade rectangles makes them useful for localization applications and for registration of other scans of the same city or of entire city models.Numéro de notice : A2012-763 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprsannals-I-3-99-2012 Date de publication en ligne : 20/07/2012 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprsannals-I-3-99-2012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101275
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol I-3 (2012) . - pp 99 - 104[article]
Titre : Dimensionality based scale selection in 3d Lidar point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérôme Demantké Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2011 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. XXXVIII-5 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2011, Workshop Laser Scanning 29/08/2011 31/08/2011 Calgary Canada OA ISPRS Archives Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse multiéchelle
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tenseur
[Termes IGN] valeur propre
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (Auteur) This paper presents a multi-scale method that computes robust geometric features on lidar point clouds in order to retrieve the optimal neighborhood size for each point. Three dimensionality features are calculated on spherical neighborhoods at various radius sizes. Based on combinations of the eigenvalues of the local structure tensor, they describe the shape of the neighborhood, indicating whether the local geometry is more linear (1D), planar (2D) or volumetric (3D). Two radius-selection criteria have been tested and compared for finding automatically the optimal neighborhood radius for each point. Besides, such procedure allows a dimensionality labelling, giving significant hints for classification and segmentation purposes. The method is successfully applied to 3D point clouds from airborne, terrestrial, and mobile mapping systems since no a priori knowledge on the distribution of the 3D points is required. Extracted dimensionality features and labellings are then favorably compared to those computed from constant size neighborhoods. Numéro de notice : C2011-041 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXVIII-5-W12-97-2011 Date de publication en ligne : 03/09/2012 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXVIII-5-W12-97-2011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64320 Documents numériques
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