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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > extraction de traits caractéristiques
extraction de traits caractéristiquesSynonyme(s)extraction des caractéristiques extraction de primitiveVoir aussi |
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Gabor feature-based collaborative representation for hyperspectral imagery classification / Sen Jia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 2 (February 2015)
[article]
Titre : Gabor feature-based collaborative representation for hyperspectral imagery classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Sen Jia, Auteur ; Linlin Shen, Auteur ; Qingquan Li, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1118 - 1129 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] conception collaborative
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] précision de la classificationRésumé : (Auteur) Sparse-representation-based classification (SRC) assigns a test sample to the class with minimum representation error via a sparse linear combination of all the training samples, which has successfully been applied to several pattern recognition problems. According to compressive sensing theory, the l1-norm minimization could yield the same sparse solution as the l0 norm under certain conditions. However, the computational complexity of the l1-norm optimization process is often too high for large-scale high-dimensional data, such as hyperspectral imagery (HSI). To make matter worse, a large number of training data are required to cover the whole sample space, which is difficult to obtain for hyperspectral data in practice. Recent advances have revealed that it is the collaborative representation but not the l1-norm sparsity that makes the SRC scheme powerful. Therefore, in this paper, a 3-D Gabor feature-based collaborative representation (3GCR) approach is proposed for HSI classification. When 3-D Gabor transformation could significantly increase the discrimination power of material features, a nonparametric and effective l2-norm collaborative representation method is developed to calculate the coefficients. Due to the simplicity of the method, the computational cost has been substantially reduced; thus, all the extracted Gabor features can be directly utilized to code the test sample, which conversely makes the l2-norm collaborative representation robust to noise and greatly improves the classification accuracy. The extensive experiments on two real hyperspectral data sets have shown higher performance of the proposed 3GCR over the state-of-the-art methods in the literature, in terms of both the classifier complexity and generalization ability from very small training sets. Numéro de notice : A2015-106 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2334608 En ligne : 10.1109/TGRS.2014.2334608 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75624
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 2 (February 2015) . - pp 1118 - 1129[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Modélisation 3D de la chapelle Saint-Laurent et de la place du Château (secteur 3) pour extraction de données archéologiques et visite virtuelle / Robin Bruna (2015)
Titre : Modélisation 3D de la chapelle Saint-Laurent et de la place du Château (secteur 3) pour extraction de données archéologiques et visite virtuelle Type de document : Mémoire Auteurs : Robin Bruna, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2015 Importance : 100 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études INSA StrasbourgLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] chapelle
[Termes IGN] château
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] lever direct
[Termes IGN] lever topographique
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] navigation virtuelle
[Termes IGN] patrimoine archéologique
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] représentation cartographique 2D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Strasbourg
[Termes IGN] télémétrie laser terrestre
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (Auteur) La modélisation 3D est à ce jour une technique importante pour la sauvegarde du patrimoine culturel. Dans ce projet, nous nous pencherons sur la numérisation tridimensionnelle de fouilles archéologiques. Différents modèles 3D de la chapelle Saint-Laurent de la cathédrale de Strasbourg et du secteur 3 de la place du Château ont été réalisés. Des visites virtuelles ont été mises en place à partir des nuages de points et des modèles 3D générés. Ces visites virtuelles seront présentées au grand-public lors de festivités en 2015 pour fêter les 1000 ans de la cathédrale. La modélisation 3D et les visites virtuelles du sous-sol de la chapelle Saint-Laurent étaient les objectifs les plus importants à atteindre car ces parties suscitaient un grand intérêt pour les archéologues. Le modèle 3D du sous-sol et la coupe présentant le contrefort principal de la chapelle Saint-Laurent étaient déterminants pour les aider dans leurs interprétations. Nous profiterons de ce besoin de création de coupes pour évaluer la qualité et améliorer les algorithmes de segmentation et d’extraction de contours développés l’an passé par l’équipe PAGE. Nous avons également réalisé une étude de précision des différents travaux réalisés afin de vérifier la qualité des différents livrables. Note de contenu : Introduction
1. Etat de l'art
1.1. L'architecture des édifices gothiques
1.2. Modélisation 3D au service du patrimoine culturel
1.3. Communication des modèles 3D au grand public
1.4. L'extraction d'information archéologique
2. Campagne d'acquisition et traitements numériques
2.1. Acquisition des données numériques
2.2. Traitement des données numériques
3. Création de modèles tridimensionnels
3.1. Le modèle par primitives géométriques
3.2. Le modèle surfacique maillé
3.3. Le modèle "hybride"
3.4. Le modèle 3D du secteur 3 de la place du Château
3.5. Le modèle 3D texturé
3.6. Du modèle 3D au modèle 3D phasé
4. Visites virtuelles de la chapelle Saint-Laurent
4.1. Processus mis en place pour la création de visites virtuelles
4.2. Création de vidéos
4.3. Création de vidéo du modèle 3D texturé phasé
5. Segmentation et extraction automatiques d'informations archéologiques
5.1. Compréhension des algorithmes existants
5.2. Amélioration de l'algorithme de segmentation automatique
5.3. Création d'une interface graphique
6. Estimation de la précision des travaux réalisés
6.1. Bilan des erreurs et précision du nuage de points
6.2. Précision du modèle hybride de la chapelle Saint-Laurent
6.3. Précision de plaquage des textures du sous-sol
6.4. Précision de la coupe automatique
6.5. Synthèse des outils employés
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 22500 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Laboratoire ICube (INSA de Strasbourg) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80919 Documents numériques
en open access
22500_Annexes.pdfAdobe Acrobat PDF en open access
22500_Modélisation 3D de la chapelle Saint-Laurent et de la place du Château.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : A pipeline of 3D scene reconstruction from point clouds Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lingli Zhu, Auteur ; Henrik Haggren, Directeur de thèse Editeur : Helsinki : Finnish Geodetic Institute FGI Année de publication : 2015 Collection : Publications of the Finnish Geodetic Institute, ISSN 0085-6932 num. 157 Importance : 206 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-951-48-0246-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données topographiques
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] reconstruction de route
[Termes IGN] réseau routierRésumé : (auteur) 3D technologies are becoming increasingly popular as their applications in industrial, consumer, entertainment, healthcare, education, and governmental increase in number. According to market predictions, the total 3D modeling and mapping market is expected to grow from $1.1 billion in 2013 to $7.7 billion by 2018. Thus, 3D modeling techniques for different data sources are urgently needed.
This thesis addresses techniques for automated point cloud classification and the reconstruction of 3D scenes (including terrain models, 3D buildings and 3D road networks). First, georeferenced binary image processing techniques were developed for various point cloud classifications. Second, robust methods for the pipeline from the original point cloud to 3D model construction were proposed. Third, the reconstruction for the levels of detail (LoDs) of 1-3 (CityGML website) of 3D models was demonstrated. Fourth, different data sources for 3D model reconstruction were studied. The strengths and weaknesses of using the different data sources were addressed. Mobile laser scanning (MLS), unmanned aerial vehicle (UAV) images, airborne laser scanning (ALS), and the Finnish National Land Survey’s open geospatial data sources e.g. a topographic database, were employed as test data. Among these data sources, MLS data from three different systems were explored, and three different densities of ALS point clouds (0.8, 8 and 50 points/m2) were studied.
The results were compared with reference data such as an orthophoto with a ground sample distance of 20cm or measured reference points from existing software to evaluate their quality. The results showed that 74.6% of building roofs were reconstructed with the automated process. The resulting building models provided an average height deviation of 15 cm. A total of 6% of model points had a greater than one-pixel deviation from laser points. A total of 2.5% had a deviation of greater than two pixels. The pixel size was determined by the average distance of input laser points. The 3D roads were reconstructed with an average width deviation of 22 cm and an average height deviation of 14 cm. The results demonstrated that 93.4% of building roofs were correctly classified from sparse ALS and that 93.3% of power line points are detected from the six sets of dense ALS data located in forested areas.
This study demonstrates the operability of 3D model construction for LoDs of 1-3 via the proposed methodologies and datasets. The study is beneficial to future applications, such as 3D-model-based navigation applications, the updating of 2D topographic databases into 3D maps and rapid, large-area 3D scene reconstruction.Numéro de notice : 21975 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Doctoral thesis : Geoinformatics : Aalto university : 2015 En ligne : https://aaltodoc.aalto.fi/bitstream/handle/123456789/16214/isbn9789514802478.pdf [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93653 A Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral / Arnaud Le Bris (2015)
Titre : A Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 1112 - 1115 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte de confiance
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (auteur) Hyperspectral imagery generates huge data volumes, consisting of hundreds of contiguous and often highly redundant spectral bands. Difficulties are caused by this high dimensionality. Feature selection (FS) is a possible strategy to reduce the number of bands, consisting in selecting the most relevant bands for a classification problem. It is adapted to the design of superspectral sensor dedicated to specific applications. FS is an optimization problem involving both a metric (that is to say a FS score or criterion measuring the relevance of feature subsets) to optimize and an optimization strategy. In this paper, a wrapper FS score based on Random Forests (RF) and taking into account RF class membership measures was proposed. It was compared to a state-of-the-art wrapper FS score (classification Kappa obtained by RF). Both were then evaluated quantitatively considering both classification performance reached applying different classifiers. An qualitative analysis was also performed to consider the stability/regularity of the selected features along the spectrum. Even though the quantitative evaluation showed little differences between the two tested FS criteria, there seemed to be a trend in favour of the proposed criterion. Taking into account the measures of class membership provided by a RF classifier slightly improved results, regularizing feature selection. Numéro de notice : C2015-022 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7325965 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7325965 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83168 Segmentation semi-automatique pour le traitement de données 3D denses : application au patrimoine architectural / Florent Poux in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)
[article]
Titre : Segmentation semi-automatique pour le traitement de données 3D denses : application au patrimoine architectural Type de document : Article/Communication Auteurs : Florent Poux, Auteur ; Pierre Hallot, Auteur ; Benoît Jonlet, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 69 - 75 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] cathédrale
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Liège
[Termes IGN] modèle 3D du site
[Termes IGN] modèle numérique du bâti
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] patrimoine immobilier
[Termes IGN] précision millimétrique
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) Les nouvelles techniques LIDAR et photogrammétriques permettent d'acquérir rapidement un volume important de données 3D. Actuellement, les phases de post-traitement restent très chronophages, allongeant le délai effectif entre l'acquisition et l'extraction des produits dérivés. Une partie importante de la recherche en lasergrammétrie et en photogrammétrie porte sur l'optimisation et l'amélioration des processus d'analyse et de production 3D. Parmi ceux-ci, la segmentation est une étape essentielle dans la chaîne de traitement de nuage de points. Son but est d'extraire d'un large volume de données 3D différents groupes qui partagent un lien logique pour les considérer comme une même entité. Elle définit la pertinence et la précision de la reconstruction d'un modèle 3D, tout en offrant un haut niveau d'analyse de la scène. Dans cette étude, une méthode semi-automatique de segmentation est développée basée sur une approche multi perspective adaptée tant au patrimoine architectural aux détails prononcés qu'aux scènes géométriques et industrielles. La méthode a été exploitée dans le cadre du projet de numérisation de la cathédrale Saint-Paul de Liège. Numéro de notice : A2014-683 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75186
in XYZ > n° 141 (décembre 2014 - février 2015) . - pp 69 - 75[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2014041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
en open access
Segmentation semi-automatique pour le traitement de données 3D denses - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Accuracy test of point-based and object-based urban building feature classification and extraction applying airborne LiDAR data / T. Tang in Geocarto international, vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014)PermalinkAutomatic building extraction using a fuzzy active contour model / Mostafa Kabolizade in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 11 (November 2014)PermalinkA discriminative metric learning based anomaly detection method / Bo Du in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)PermalinkA new sparse source separation-based classification approach / M.A. Loghmari in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 11 tome 1 (November 2014)PermalinkTraitement d’images satellitaires à très haute résolution spatiale et identification de zones à enjeux dans l’aménagement des Trames Vertes urbaines / Pauline Crombette in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkShadow detection of man-made buildings in high-resolution panchromatic satellite images / Mohamed I. Elbakary in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)PermalinkAn intelligent approach towards automatic shape modelling and object extraction from satellite images using cellular automata based algorithm / P. V. Arun in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)PermalinkA rule-based parameter aided with object-based classification approach for extraction of building and roads from WorldView-2 images / Zahra Ziaei in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)PermalinkDetection, segmentation and classification of 3D urban objects using mathematical morphology and supervised learning / Andrès Serna in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 93 (July 2014)PermalinkGround and building extraction from LiDAR data based on differential morphological profiles and locally fitted surfaces / Domen Mongus in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 93 (July 2014)Permalink