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Titre : Approche bayésienne pour la sélection de modèles : Application à la restauration d’image Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Benjamin Harroué, Auteur ; Jean-François Giovannelli, Directeur de thèse ; Marcela Pereyra, Directeur de thèse Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2020 Importance : 102 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur en Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] échantillonnage de Gibbs
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] fonction harmonique
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] problème inverse
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] restauration d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’inversion consiste à reconstruire des objets d’intérêt à partir de données acquises au travers d’un système d’observation. Dans ces travaux, nous nous penchons sur la déconvolution d’image. Les données observées constituent une version dégradée de l’objet, altéré par le système (flou et bruit). A cause de la perte d’informations engendrée, le problème devient alors mal conditionné. Une solution est de régulariser dans un cadre bayésien : en se basant sur des modèles, on introduit de l’information a priori sur les inconnues. Se posent alors les questions suivantes : comment comparer les modèles candidats et choisir le meilleur ? Sur quel critère faut-il s’appuyer ? A quelles caractéristiques ou quantités doit-on se fier ? Ces travaux présentent une méthode de comparaison et de sélection automatique de modèles, fondée sur la théorie de la décision bayésienne. La démarche consiste à sélectionner le modèle qui maximise la probabilité a posteriori. Pour calculer ces dernières, on a besoin de connaître une quantité primordiale : l’évidence. Elle s’obtient en marginalisant la loi jointe par rapport aux inconnus : l’image et les hyperparamètres. Les dépendances complexes entre les variables et la grande dimension de l’image rendent le calcul analytique de l’intégrale impossible. On a donc recours à des méthodes numériques. Dans cette première étude, on s’intéresse au cas gaussien circulant. Cela permet, d’une part, d’avoir une expression analytique de l’intégrale sur l’image, et d’autre part, de faciliter la manipulation des matrices de covariances. Plusieurs méthodes sont mises en œuvre comme l’algorithme du Chib couplé à une chaîne de Gibbs, les power posteriors, ou encore la moyenne harmonique. Les méthodes sont ensuite comparées pour déterminer lesquelles sont les plus adéquates au problème de la restauration d’image. Note de contenu : 1- Introduction
2- Sélection de modèles et calcul de l’évidence : état de l’art
3- Sélection de modèles sur observation directe
4- Sélection de modèles sur observation indirecte
5- Sélection de modèles sur données réelles
6- Conclusion : bilan et perspectivesNuméro de notice : 28558 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique : Bordeaux : 2020 nature-HAL : Thèse En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03065948/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97587 Assessment of ArcGIS based extraction of geoidal undulation compared to National Geospatial Intelligence Agency (NGA) model – A case study / Sher Muhammad in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 1 (January 2020)
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[article]
Titre : Assessment of ArcGIS based extraction of geoidal undulation compared to National Geospatial Intelligence Agency (NGA) model – A case study Type de document : Article/Communication Auteurs : Sher Muhammad, Auteur ; Lide Tian, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 77 - 81 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] altitude orthométrique
[Termes IGN] détection d'erreur
[Termes IGN] Earth Gravity Model 1996
[Termes IGN] ellipsoïde (géodésie)
[Termes IGN] géoïde altimétrique
[Termes IGN] Himalaya
[Termes IGN] interpolation
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] niveau moyen des mers
[Termes IGN] TibetRésumé : (auteur) Global Navigation Satellite System (GNSS) and remote sensing Digital Elevation Models (DEMs) represent earth’s surface elevation with reference to ellipsoid and orthometric heights. Proper estimation of the geoid (difference of ellipsoid and orthometric heights) is necessary before comparing data referenced to the different vertical datum. In this paper, an error in estimating EGM96 orthometric height is highlighted, verified by NGA/NASA developed model and MATLAB®. A significant error was found in the ArcGIS derived EGM96 orthometric heights range between ±6.9 meters. In addition, interpolation of low-resolution geoid data also produces significant biases depending on geographic location and the number of the interpolation data point. The bias was maximum negative in the central part of Tibetan Plateau and Himalaya. Therefore, estimation of orthometric height similar to NGA/NASA model precision is necessary for comparison of DEMs for natural resources management, 3D modelling and glaciers mass balance mainly in the mountainous regions. Numéro de notice : A2020-041 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2019-0030 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2019-0030 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94512
in Journal of applied geodesy > vol 14 n° 1 (January 2020) . - pp 77 - 81[article]Autocovariance-based perceptual textural features corresponding to human visual perception / N. Abbadeni (2020)
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Titre : Autocovariance-based perceptual textural features corresponding to human visual perception Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Abbadeni, Auteur ; D. Ziou, Auteur ; Shengrui Wang, Auteur Editeur : New-York : IEEE Computer society Année de publication : 2020 Conférence : ICPR 2000, 15th International Conference on Pattern Recognition 03/09/2000 07/09/2000 Barcelone Espagne Proceedings IEEE Importance : pp. 901 - 904 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] covariance
[Termes IGN] psychologie
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] visionRésumé : (auteur) It has been shown that humans use some perceptual textural features such as coarseness, contrast and direction to distinguish between textured images or regions. The aim of this paper is to present a new method to estimate these perceptual textural features using the autocovariance function. Computational measures derived from the autocovariance function to estimate these perceptual textural features are presented. Experimental results are then given and the correspondence between the computational measures proposed and the psychological measures is shown using some psychometric method. Numéro de notice : C2000-027 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICPR.2000.903689 Date de publication en ligne : 06/08/2002 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICPR.2000.903689 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103263 Automatic scale estimation of structure from motion based 3D models using laser scalers in underwater scenarios / Klemen Istenič in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
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[article]
Titre : Automatic scale estimation of structure from motion based 3D models using laser scalers in underwater scenarios Type de document : Article/Communication Auteurs : Klemen Istenič, Auteur ; Nuno Gracias, Auteur ; Aurélien Arnaubec, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 13 - 25 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] étalonnage
[Termes IGN] faisceau laser
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image sous-marine
[Termes IGN] photogrammétrie sous-marine
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (Auteur) Improvements in structure-from-motion techniques are enabling many scientific fields to benefit from the routine creation of detailed 3D models. However, for a large number of applications, only a single camera is available for the image acquisition, due to cost or space constraints in the survey platforms. Monocular structure-from-motion raises the issue of properly estimating the scale of the 3D models, in order to later use those models for metrology. The scale can be determined from the presence of visible objects of known dimensions, or from information on the magnitude of the camera motion provided by other sensors, such as GPS. This paper addresses the problem of accurately scaling 3D models created from monocular cameras in GPS-denied environments, such as in underwater applications. Motivated by the common availability of underwater laser scalers, we present two novel approaches which are suitable for different laser scaler configurations. A fully unconstrained method enables the use of arbitrary laser setups, while a partially constrained method reduces the need for calibration by only assuming parallelism on the laser beams and equidistance with the camera. The proposed methods have several advantages with respect to existing methods. By using the known geometry of the scene represented by the 3D model, along with some parameters of the laser scaler geometry, the need for laser alignment with the optical axis of the camera is eliminated. Furthermore, the extremely error-prone manual identification of image points on the 3D model, currently required in image-scaling methods, is dispensed with. The performance of the methods and their applicability was evaluated both on data generated from a realistic 3D model and on data collected during an oceanographic cruise in 2017. Three separate laser configurations have been tested, encompassing nearly all possible laser setups, to evaluate the effects of terrain roughness, noise, camera perspective angle and camera-scene distance on the final estimates of scale. In the real scenario, the computation of 6 independent model scale estimates using our fully unconstrained approach, produced values with a standard deviation of 0,3 %. By comparing the values to the only other possible method currently usable for this dataset, we showed that the consistency of scales obtained for individual lasers is much higher for our approach (0,6 % compared to 4 %). Numéro de notice : A2020-010 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.10.007 Date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.10.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94397
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 13 - 25[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt C band radar crops monitoring at high temporal frequency: first results of the MOCTAR campaign / Pierre-Louis Frison (2020)
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Titre : C band radar crops monitoring at high temporal frequency: first results of the MOCTAR campaign Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre-Louis Frison , Auteur ; Adnane Chakir
, Auteur ; Jamal Ezzahar, Auteur ; Pascal Fanise, Auteur ; Ludovic Villard, Auteur ; Nadia Ouaadi, Auteur ; Saïd Khabba, Auteur ; Mehrez Zribi, Auteur ; et al., Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : M2GARSS 2020, Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium 09/03/2020 11/03/2020 Tunis Tunisie Proceedings IEEE Importance : pp 310 - 313 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] Maroc
[Termes IGN] Olea europaea
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] surveillance agricole
[Termes IGN] zone semi-arideRésumé : (auteur) This work is focused on the daily cycle of the backscattering radar coefficient over two different crop Mediterranean types: olive trees and wheat, The MOCTAR experiment consists in the acquisitions of radar fully polarimetric interferometric C-band data acquired continuously at 10 min time step from the top of a tower. The study site is located in semiarid region, near Marrakech, in Morocco. Our first results highlight significant daily variations of intensities and temporal decorrelation, and provide a core database to better explain their link with physical variables such as water content and sapflow. Numéro de notice : C2020-033 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/M2GARSS47143.2020.9105177 Date de publication en ligne : 02/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105177 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99662 Camera orientation, calibration and inverse perspective with uncertainties: a Bayesian method applied to area estimation from diverse photographs / Grégoire Guillet in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
PermalinkCartographie sémantique hybride de scènes urbaines à partir de données image et Lidar / Mohamed Boussaha (2020)
PermalinkCattle detection and counting in UAV images based on convolutional neural networks / Wen Shao in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)
PermalinkClassification of poplar trees with object-based ensemble learning algorithms using Sentinel-2A imagery / H. Tombul in Journal of geodetic science, vol 10 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkContext-aware convolutional neural network for object detection in VHR remote sensing imagery / Yiping Gong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkContribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points / Tania Landes (2020)
PermalinkConvolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts / Rodrigo Caye Daudt (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkDétection et vectorisation automatiqued’objets linéaires dans des nuages de points de voirie / Etienne Barçon (2020)
PermalinkDéveloppement de la photogrammétrie et d'analyses d'images pour l'étude et le suivi d'habitats marins / Guilhem Marre (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkEtudes des dynamiques spatiales d’évolution de l’occupation et de l’utilisation des sols dans la fenêtre lacustre camerounaise du lac Tchad et son arrière-pays à partir des grandes sécheresses sahéliennes de 1970 / Paul Gérard Gbetkom (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkFusion d'approches photométriques et géométriques pour la création de modèles 3D / Jean Mélou (2020)
PermalinkFusion of 3D point clouds and hyperspectral data for the extraction of geometric and radiometric features of trees / Eduardo Alejandro Tusa Jumbo (2020)
PermalinkGénération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkGeoreferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection / Edward Osada in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)
PermalinkPermalinkGlobal iterative geometric calibration of a linear optical satellite based on sparse GCPs / Yingdong Pi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkIdentification of alpine glaciers in the central Himalayas using fully polarimetric L-Band SAR data / Guo-Hui Yao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkDe l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)
PermalinkImage processing applications in object detection and graph matching: from Matlab development to GPU framework / Beibei Cui (2020)
PermalinkImaging and diagnostic of sub-wavelength micro-structures, from closed-form algorithms to deep learning / Peipei Ran (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkInteractions between hierarchical learning and visual system modeling : image classification on small datasets / Thalita Firmo Drumond (2020)
PermalinkPermalinkInversion de données PolSAR en bande P pour l'estimation de la biomasse forestière / Colette Gelas (2020)
PermalinkKalman filtering with state constraints applied to multi-sensor systems and georeferencing / Sören Vogel (2020)
PermalinkPermalinkLearning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)
PermalinkPermalinkLow-frequency desert noise intelligent suppression in seismic data based on multiscale geometric analysis convolutional neural network / Yuxing Zhao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkMise en place d'un système d’auscultation par photogrammétrie aérienne et comparaison avec un scanner laser 3D / Benoît Brizard (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkMoving objects aware sensor mesh fusion for indoor reconstruction from a couple of 2D lidar scans / Teng Wu (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkNew quantitative indices from 3D modeling by photogrammetry to monitor coral reef environments / Isabel Urbina-Barreto (2020)
PermalinkOn the adjustment, calibration and orientation of drone photogrammetry and laser-scanning / Emmanuel Clédat (2020)
PermalinkPermalinkPast and future evolution of French Alpine glaciers in a changing climate: a deep learning glacio-hydrological modelling approach / Jordi Bolibar Navarro (2020)
PermalinkLe plug-in ACYOTB : l'orthorectification open source de précision / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 132-133 (janvier - septembre 2020)
PermalinkPotential of UAV photogrammetry for characterization of forest canopy structure in uneven-aged mixed conifer–broadleaf forests / Sadeepa Jayathunga in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)
PermalinkPrecise local quasigeoid modelling using GNSS/levelling height anomalies and gravity data / Marek Trojanowicz in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)
PermalinkProbabilistic pose estimation and 3D reconstruction of vehicles from stereo images / Maximilian Alexander Coenen (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkRecherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)
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PermalinkReconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkRobust pose estimation and calibration of catadioptric cameras with spherical mirrors / Sagi Filin in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 1 (January 2020)
PermalinkPermalinkPermalinkSatellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
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PermalinkSimplicial complexes reconstruction and generalisation of 3d lidar data in urban scenes / Stéphane Guinard (2020)
PermalinkSimulation and analysis of photogrammetric UAV image blocks - Influence of camera calibration error / Yilin Zhou in Remote sensing, vol 12 n° 1 (January 2020)
PermalinkSimulation d’éclairements des surfaces ombrées en zone urbaine par transfert radiatif 3D (modèle DART) / Yulu Xi (2020)
PermalinkPermalinkStreambank topography: an accuracy assessment of UAV-based and traditional 3D reconstructions / Benjamin U. Meinen in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)
PermalinkSUMAC'20 : Proceedings of the 2nd Workshop on Structuring and Understanding of Multimedia heritAge Contents / Valérie Gouet-Brunet (2020)
PermalinkSuperpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
PermalinkSurface soil moiture retrieval over irrigated wheat crops in semi-arid areas using Sentinel-1 data / Nadia Ouaadi (2020)
PermalinkSystème de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations / Seyfeddine Boukhtache (2020)
PermalinkPermalinkPermalinkTest du potentiel de l’imagerie satellite haute résolution pour le suivi des mouvements gravitaires des falaises crayeuses de Seine-Maritime / Zoé Stroebele (2020)
PermalinkThree-dimensional reconstruction of fluvial surface sedimentology and topography using personal mobile laser scanning / Richard David Williams in Earth surface processes and landforms, vol 45 n° 1 (January 2020)
PermalinkUnderwater calibration in near real time: Focus on detection optimized by AI and selection of calibration patterns / Loïca Avanthey (2020)
PermalinkUnderwater field equipment of a network of landmarks optimized for automatic detection by AI / Laurent Beaudoin (2020)
PermalinkUnsupervised satellite image time series analysis using deep learning techniques / Ekaterina Kalinicheva (2020)
PermalinkUso de QGIS en la teledetección, Vol. 4. QGIS y sus aplicaciones en agua y en gestion del riego / Nicolas Baghdadi (2020)
PermalinkValidating the correct wearing of protection mask by taking a selfie: design of a mobile application "CheckYourMask" to limit the spread of COVID-19 / Karim Hammoudi (2020)
PermalinkA versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)
PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
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