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Adaptive edge preserving maps in Markov random fields for hyperspectral image classification / Chao Pan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 10 (October 2021) . - pp 8568 - 8583 Titre : Adaptive edge preserving maps in Markov random fields for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Chao Pan, Auteur ; Xiuping Jia, Auteur ; Jie Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 8568 - 8583 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] accentuation de contours [Termes IGN] algorithme Graph-Cut [Termes IGN] champ aléatoire de Markov [Termes IGN] classe d'objets [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] étiquette de classe [Termes IGN] image AVIRIS [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] segmentation d'image Résumé : (auteur) This article presents a novel adaptive edge preserving (aEP) scheme in Markov random fields (MRFs) for hyperspectral image (HSI) classification. MRF regularization usually suffered from over-smoothing at boundaries and insufficient refinement within class objects. This work divides and conquers this problem class-by-class, and integrates K ( K−1 )/2 ( K is the class number) aEP maps (aEPMs) in MRF model. Spatial label dependence measure (SLDM) is designed to estimate the interpixel label dependence for given spectral similarity measure. For each class pair, aEPM is optimized by maximizing the difference between intraclass and interclass SLDM. Then, aEPMs are integrated with multilevel logistic (MLL) model to regularize the raw pixelwise labeling obtained by spectral and spectral–spatial methods, respectively. The graph-cuts-based α β -swap algorithm is modified to optimize the designed energy function. Moreover, to evaluate the final refined results at edges and small details thoroughly, segmentation evaluation metrics are introduced. Experiments conducted on real HSI data denote the superiority of aEPMs in evaluation metrics and region consistency, especially in detail preservation. Numéro de notice : A2021-713 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3035642 Date de publication en ligne : 16/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3035642 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98618 [article]

Edge-reinforced convolutional neural network for road detection in very-high-resolution remote sensing imagery / Xiaoyan Lu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 3 (March 2020)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 3 (March 2020) . - pp 153 - 160 Titre : Edge-reinforced convolutional neural network for road detection in very-high-resolution remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoyan Lu, Auteur ; Yanfei Zhong, Auteur ; Zhuo Zheng, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 153 - 160 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] accentuation de contours [Termes IGN] analyse multiéchelle [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] ombre [Termes IGN] segmentation d'image Résumé : (auteur) Road detection in very-high-resolution remote sensing imagery is a hot research topic. However, the high resolution results in highly complex data distributions, which lead to much noise for road detection—for example, shadows and occlusions caused by disturbance on the roadside make it difficult to accurately recognize road. In this article, a novel edge-reinforced convolutional neural network, combined with multiscale feature extraction and edge reinforcement, is proposed to alleviate this problem. First, multiscale feature extraction is used in the center part of the proposed network to extract multiscale context information. Then edge reinforcement, applying a simplified U-Net to learn additional edge information, is used to restore the road information. The two operations can be used with different convolutional neural networks. Finally, two public road data sets are adopted to verify the effectiveness of the proposed approach, with experimental results demonstrating its superiority. Numéro de notice : A2020-145 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.3.153 Date de publication en ligne : 01/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.3.153 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94774 [article]

Télédétection de la trame verte arborée en haute résolution par morphologie mathématique / E. Maire in Revue internationale de géomatique, vol 22 n° 4 (décembre 2012 – février 2013)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 22 n° 4 (décembre 2012 – février 2013) . - pp 519 - 538 Titre : Télédétection de la trame verte arborée en haute résolution par morphologie mathématique Type de document : Article/Communication Auteurs : E. Maire, Auteur ; Claire Marais-Sicre, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 519 - 538 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] accentuation de contours [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] arbre (flore) [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] trame verte et bleue Résumé : (Auteur) Cet article pointe d’abord les causes et les enjeux des verrous cartographiques dans la mise en œuvre de la politique de la trame verte et bleue (TVB). Une connaissance de l’emprise précise de la trame verte arborée par les acteurs locaux apparaît incontournable. Nous proposons ensuite une méthode de télédétection associée à des algorithmes de morphologie mathématique pour extraire la trame verte arborée à l’échelle métrique à partir d’une image à très haute résolution spatiale. La méthode proposée est une séquence de quatre étapes : 1) analyse en composantes principales (ACP), 2) segmentation par la transformation chapeau haut de forme, 3) élimination du bruit morphologique, 4) restauration des contours arborés par dilatation géodésique. Enfin, une discussion sur les perspectives en termes de conséquences sur les méthodologies de télédétection et sur les politiques publiques environnementales termine l’article. Numéro de notice : A2012-662 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.22.519-538 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.22.519-538 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32108 [article]

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Edge enhancement algorithm based on the wavelet transform for automatic edge detection InSAR images / Mariví Tello Alonso in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 1 Tome 1 (January 2011)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 49 n° 1 Tome 1 (January 2011) . - pp 222 - 235 Titre : Edge enhancement algorithm based on the wavelet transform for automatic edge detection InSAR images Type de document : Article/Communication Auteurs : Mariví Tello Alonso, Auteur ; C. Lopez-Martinez, Auteur ; J. Mallorqui, Auteur ; P. Salembier, Auteur Année de publication : 2011 Conférence : IGARSS 2009, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 12/07/2009 17/07/2009 Le Cap Afrique du sud Proceedings IEEE Article en page(s) : pp 222 - 235 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] accentuation de contours [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique [Termes IGN] trait de côte [Termes IGN] transformation en ondelettes Résumé : (Auteur) This paper presents a novel technique for automatic edge enhancement and detection in synthetic aperture radar (SAR) images. The characteristics of SAR images justify the importance of an edge enhancement step prior to edge detection. Therefore, this paper presents a robust and unsupervised edge enhancement algorithm based on a combination of wavelet coefficients at different scales. The performance of the method is first tested on simulated images. Then, in order to complete the automatic detection chain, among the different options for the decision stage, the use of geodesic active contour is proposed. The second part of this paper suggests the extraction of the coastline in SAR images as a particular case of edge detection. Hence, after highlighting its practical interest, the technique that is theoretically presented in the first part of this paper is applied to real scenarios. Finally, the chances of its operational capability are assessed. Numéro de notice : A2011-050 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2010.2052814 Date de publication en ligne : 26/07/2010 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.2052814 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30831 [article]

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Image restoration for resolution improvement of digital aerial images: a comparison of large format digital cameras / S. Becker in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 183 (Septembre 2006)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 183 (Septembre 2006) . - pp 5 - 10 Titre : Image restoration for resolution improvement of digital aerial images: a comparison of large format digital cameras Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Becker, Auteur ; Norbert Haala, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2006 Conférence : ISPRS 2006, Commission 1 Symposium, From sensors to imagery 03/07/2006 06/07/2006 Champs-sur-Marne [Paris Marne-la-Vallée] France OA ISPRS Archives Article en page(s) : pp 5 - 10 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] accentuation de contours [Termes IGN] ADS40 [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] caméra numérique [Termes IGN] chambre à grand format [Termes IGN] cohérence des couleurs [Termes IGN] DMC [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image numérique [Termes IGN] instrumentation Z/I Imaging [Termes IGN] pansharpening (fusion d'images) [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] tâche image d'un point [Termes IGN] UltraCam Résumé : (Auteur) Within the paper a comparative quantification of the spatial image resolution for large-format digital airborne cameras will be presented. For this purpose, imagery of the Leica ADS40, the Intergraph Z/I-imaging DMC and the Vexcel UltraCamD were examined. The respective spatial resolutions are represented by means of the point spread function, which can be measured easily and reliably at image edges. Thus, images of test patterns like a Siemens star were used. In addition to the evaluation of the original images as they are provided by the camera systems, the potential benefit of a resolution improvement by image restoration is demonstrated. Therefore, a linear restoring finite impulse response filter is applied. Usually, colour image acquisition by digital aerial camera systems is realised by combining data from the multi-spectral module with higher resolution panchromatic imagery. The quality of this pan-sharpening process is presented in the final part of the paper. For this purpose, the potential degradation of colour information by this process was quantified for the three tested camera systems in addition to the resolution measurements. Copyright SFPT Numéro de notice : A2006-625 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVI/part1/Papers/T01-03.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28348 [article]

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Analyse et traitement des images numériques / Philippe Destuynder (2006)

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Adaptative multi-image matching for DSM generation from airborne linear array CCD data / Maria Pateraki (2005)  

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Is the Amik Basin (SE Turkey) a triple-junction area? Analyses of SPOT XS imagery and seismicity / S. Over in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 25 n° 19 (October 2004)  

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Sub-pixel mapping and sub-pixel sharpening using neural network predicted wavelet coefficients / K.C. Mertens in Remote sensing of environment, vol 91 n° 2 (30/05/2004)  

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Fabrication de vraies ortho-images et correction des ombres / Didier Boldo in Bulletin d'information scientifique et technique de l'IGN, n° 74 (mars 2003) 

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Scale and texture in digital image classification / J.S. Ferro in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 68 n° 1 (January 2002)  

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Rock glacier mapping: a method utilizing enhanced TM data and GIS modeling techniques / J.R. Janke in Geocarto international, vol 16 n° 3 (September - November 2001)  

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Photogrammétrie numérique / Yves Egels (2001)  

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Color image processing and applications / K.N. Plataniotis (2000)

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Etude géographique de la côte nord du Sénégal à partir des données satellitaires MOMS-1 / A.T. Diaw in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 108 (Octobre 1987)

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