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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > restauration d'image
restauration d'imageSynonyme(s)Prétraitement d'imageVoir aussi |
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Multiscale Intensity Propagation to Remove Multiplicative Stripe Noise From Remote Sensing Images / Hao Cui in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 4 (April 2020)
[article]
Titre : Multiscale Intensity Propagation to Remove Multiplicative Stripe Noise From Remote Sensing Images Type de document : Article/Communication Auteurs : Hao Cui, Auteur ; Peng Jia, Auteur ; Guo Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 2308 - 2323 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des correspondances
[Termes IGN] bande spectrale
[Termes IGN] capteur à balayage
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] dégradation d'image
[Termes IGN] délignage
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtrage du rayonnement
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] intensité lumineuse
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] pollution acoustiqueRésumé : (auteur) Sensor instability, dark currents, and other factors often cause stripe noise corruption in hyperspectral remote sensing images and severely limit their application in practical purposes. Previous studies have proposed numerous destriping algorithms that have yielded impressive results. Although most destriping algorithms are based on the premise of additive noise, a few studies have focused directly on multiplicative stripe noise. This article fully analyzes the characteristics of the stripe noise of OHS-01 images and proposes a multiplicative stripe noise removal method. Specifically, stripe noise is tackled by performing radiometric normalization of different columns in the image. First, the relative gain coefficients of adjacent columns are separated based on prior knowledge. Second, the local relative intensity correspondence of the image columns are established by means of intensity propagation, intensity connection, and so on. Finally, the above-mentioned process is iterated in multiscale space, and the accumulated gain correction coefficient maps were used to correct the radiation of the original image. The results of extensive experiments on simulated and real remote sensing image data demonstrate that the proposed method can, in most cases, yield desirable results. In certain cases, the results are even better, visually, and quantitatively, than those obtained using classical algorithms. Moreover, the proposed method has high robustness and efficiency. Thus, it can conform to the requirements of engineering applications. Numéro de notice : A2020-194 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2947599 Date de publication en ligne : 12/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2947599 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94861
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 4 (April 2020) . - pp 2308 - 2323[article]Improving operational radar rainfall estimates using profiler observations over complex terrain in Northern California / Haonan Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 3 (March 2020)
[article]
Titre : Improving operational radar rainfall estimates using profiler observations over complex terrain in Northern California Type de document : Article/Communication Auteurs : Haonan Chen, Auteur ; Robert Cifelli, Auteur ; Allen White, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1821 - 1832 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] Californie (Etats-Unis)
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] données radar
[Termes IGN] erreur d'approximation
[Termes IGN] faisceau
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] orographie
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] prévision météorologique
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquence
[Termes IGN] télédétection réflective
[Termes IGN] visée verticaleRésumé : (Auteur) Quantitative precipitation estimation (QPE) using operational weather radars in the western United States is still a challenging issue due to the beam blockage in the mountainous areas and complex rainfall microphysics induced by the orographic enhancement. This article aims to improve operational radar rainfall estimates in complex terrain by incorporating auxiliary remote sensing observations. An innovative vertical profile of reflectivity (VPR) correction scheme is developed for operational radar using observations from multiple vertically pointing profilers to represent the vertical structure of precipitation at various locations. A demonstration study in the Russian River basin in Northern California is detailed. Results show that the QPE performance is significantly improved after VPR correction, and this new VPR correction approach is superior to the conventional approach currently applied in the operational radar rainfall system. The normalized standard error of hourly rainfall estimates for the two precipitation events presented in this article is improved by ~20% after applying the proposed VPR correction scheme. Numéro de notice : A2020-090 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2949214 Date de publication en ligne : 12/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2949214 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94664
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 3 (March 2020) . - pp 1821 - 1832[article]Optimising drone flight planning for measuring horticultural tree crop structure / Yu-Hsuan Tu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 160 (February 2020)
[article]
Titre : Optimising drone flight planning for measuring horticultural tree crop structure Type de document : Article/Communication Auteurs : Yu-Hsuan Tu, Auteur ; Stuart Phinn, Auteur ; Kasper Johansen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 83 - 96 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] étalonnage de chambre métrique
[Termes IGN] horticulture
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] obturateur
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] plan de vol
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] qualité d'image
[Termes IGN] Queensland (Australie)
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) In recent times, multi-spectral drone imagery has proved to be a useful tool for measuring tree crop canopy structure. In this context, establishing the most appropriate flight planning variable settings is an essential consideration due to their controls on the quality of the imagery and derived maps of tree and crop biophysical properties. During flight planning, variables including flight altitude, image overlap, flying direction, flying speed and solar elevation, require careful consideration in order to produce the most suitable drone imagery. Previous studies have assessed the influence of individual variables on image quality, but the interaction of multiple variables has yet to be examined. This study assesses the influence of several flight variables on measures of data quality in each processing step, i.e. photo alignment, point cloud densification, 3D model building, and ortho-mosaicking. The analysis produced a drone flight planning and image processing workflow that delivers accurate measurements of tree crops, including the tie point quality, densified point cloud density, and the measurement accuracy of height and plant projective cover derived from individual trees within a commercial avocado orchard. Results showed that flying along the hedgerow, at high solar elevation and with low image pitch angles improved the data quality. Optimal flying speed needs to be set to achieve the required forward overlap. The impacts of each image acquisition variable are discussed in detail and protocols for flight planning optimisation for three scenarios with different drone settings are suggested. Establishing protocols that deliver optimal image acquisitions for the collection of drone data over horticultural tree crops, will create greater confidence in the accuracy of subsequent algorithms and resultant maps of biophysical properties. Numéro de notice : A2020-044 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.12.006 Date de publication en ligne : 18/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.006 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94524
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 160 (February 2020) . - pp 83 - 96[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020023 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020022 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Some thoughts on measuring earthquake deformation using optical imagery / Min Huang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 2 (February 2020)
[article]
Titre : Some thoughts on measuring earthquake deformation using optical imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Min Huang, Auteur ; Yu Zhou, Auteur ; Lejun Lu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1052 - 1062 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image ALOS
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] MNS SRTM
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] sismologieRésumé : (auteur) Optical imagery has been proven to be an effective tool for measuring earthquake deformation in continental regions since its first application in the 1999 Izmit earthquake. In this article, we compile and analyze all the earthquakes that have been investigated with optical image matching by 2019, based on which we comment on various issues regarding measuring earthquake deformation with optical imagery. New generations of very high-resolution (VHR) data are effective for earthquake studies, but orthorectification of the VHR images is the major source of error, which is often ignored. We found that the displacements derived from the WorldView images strongly correlate with the errors in the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) digital elevation model (DEM) that was used in orthorectification. Based on the observed correlation between displacements and topography, we propose a new DEM-based method using the Advanced Land Observing Satellite (ALOS) World 3-D DEM to reduce the orthorectification errors. Combining the published optical data of earthquake deformation, we re-analyze the coseismic slip distribution and shallow slip deficit (SSD). The SSD model states that the coseismic slip in many strike-slip earthquakes decreases in magnitude toward the surface, but this model remains arguable because the interferometric synthetic aperture radar (InSAR)-derived slip is usually not well-constrained at shallow depths due to decorrelation. Because optical matching directly measures the surface slip, we re-examine the slip distribution of 11 strike-slip earthquakes and find that the SSD model may primarily be artifacts in the InSAR measurements. It is therefore of great importance to include the optical data in earthquake studies to constrain coseismic slip inversions. Numéro de notice : A2020-096 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2943192 Date de publication en ligne : 21/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2943192 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94669
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 2 (February 2020) . - pp 1052 - 1062[article]
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 Deep learning for remote sensing images with open source software / Rémi Cresson (2020)PermalinkPermalinkKalman filtering with state constraints applied to multi-sensor systems and georeferencing / Sören Vogel (2020)PermalinkLe plug-in ACYOTB : l'orthorectification open source de précision / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 132-133 (janvier - septembre 2020)PermalinkPermalinkSimulation d’éclairements des surfaces ombrées en zone urbaine par transfert radiatif 3D (modèle DART) / Yulu Xi (2020)PermalinkOn the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning / Mengshi Yang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkGeometric accuracy improvement of WorldView‐2 imagery using freely available DEM data / Mateo Gašparović in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)PermalinkLettre : Existe-t-il des relations formelles entre coefficients de diffusion radar et facteurs de réflectance en optique ? / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)PermalinkTélédétection radar : de l'image d'intensité initiale au choix du mode de calibration des coefficients de diffusion / Jean-Paul Rudant in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 219-220 (juin - octobre 2019)Permalink