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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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Image matching from handcrafted to deep features: A survey / Jiayi Ma in International journal of computer vision, vol 29 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Image matching from handcrafted to deep features: A survey Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiayi Ma, Auteur ; Xingyu Jiang, Auteur ; Aoxiang Fan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 23 - 79 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] appariement de graphes
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] lissage de courbe
[Termes IGN] recalage d'imageRésumé : (auteur) As a fundamental and critical task in various visual applications, image matching can identify then correspond the same or similar structure/content from two or more images. Over the past decades, growing amount and diversity of methods have been proposed for image matching, particularly with the development of deep learning techniques over the recent years. However, it may leave several open questions about which method would be a suitable choice for specific applications with respect to different scenarios and task requirements and how to design better image matching methods with superior performance in accuracy, robustness and efficiency. This encourages us to conduct a comprehensive and systematic review and analysis for those classical and latest techniques. Following the feature-based image matching pipeline, we first introduce feature detection, description, and matching techniques from handcrafted methods to trainable ones and provide an analysis of the development of these methods in theory and practice. Secondly, we briefly introduce several typical image matching-based applications for a comprehensive understanding of the significance of image matching. In addition, we also provide a comprehensive and objective comparison of these classical and latest techniques through extensive experiments on representative datasets. Finally, we conclude with the current status of image matching technologies and deliver insightful discussions and prospects for future works. This survey can serve as a reference for (but not limited to) researchers and engineers in image matching and related fields. Numéro de notice : A2021-131 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-020-01359-2 Date de publication en ligne : 04/08/2020 En ligne : https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11263-020-01359-2 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96967
in International journal of computer vision > vol 29 n° 1 (January 2021) . - pp 23 - 79[article]LANet: Local attention embedding to improve the semantic segmentation of remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : LANet: Local attention embedding to improve the semantic segmentation of remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Lei Ding, Auteur ; Hao Tang, Auteur ; Lorenzo Bruzzone, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 426 - 435 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] décodage
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) The trade-off between feature representation power and spatial localization accuracy is crucial for the dense classification/semantic segmentation of remote sensing images (RSIs). High-level features extracted from the late layers of a neural network are rich in semantic information, yet have blurred spatial details; low-level features extracted from the early layers of a network contain more pixel-level information but are isolated and noisy. It is therefore difficult to bridge the gap between high- and low-level features due to their difference in terms of physical information content and spatial distribution. In this article, we contribute to solve this problem by enhancing the feature representation in two ways. On the one hand, a patch attention module (PAM) is proposed to enhance the embedding of context information based on a patchwise calculation of local attention. On the other hand, an attention embedding module (AEM) is proposed to enrich the semantic information of low-level features by embedding local focus from high-level features. Both proposed modules are lightweight and can be applied to process the extracted features of convolutional neural networks (CNNs). Experiments show that, by integrating the proposed modules into a baseline fully convolutional network (FCN), the resulting local attention network (LANet) greatly improves the performance over the baseline and outperforms other attention-based methods on two RSI data sets. Numéro de notice : A2021-035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2994150 Date de publication en ligne : 27/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2994150 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96737
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 1 (January 2021) . - pp 426 - 435[article]
Titre : Polarimetric Synthetic Aperture Radar : principles and application Type de document : Monographie Auteurs : Irena Hajnsek, Auteur ; Yves-Louis Desnos, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2021 Collection : Remote sensing and digital image processing num. 25 Importance : 294 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-56504-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] bande X
[Termes IGN] cryosphère
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] image Terra
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] polarimétrie radar
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] zone humideIndex. décimale : 35.22 Télédétection en hyperfréquence - Traitement d'image radar Résumé : (Editeur) This open access book focuses on the practical application of electromagnetic polarimetry principles in Earth remote sensing with an educational purpose. In the last decade, the operations from fully polarimetric synthetic aperture radar such as the Japanese ALOS/PalSAR, the Canadian Radarsat-2 and the German TerraSAR-X and their easy data access for scientific use have developed further the research and data applications at L,C and X band. As a consequence, the wider distribution of polarimetric data sets across the remote sensing community boosted activity and development in polarimetric SAR applications, also in view of future missions. Numerous experiments with real data from spaceborne platforms are shown, with the aim of giving an up-to-date and complete treatment of the unique benefits of fully polarimetric synthetic aperture radar data in five different domains: forest, agriculture, cryosphere, urban and oceans. Note de contenu : - Basic Principles of SAR Polarimetry
- Forest Applications
- Agriculture and Wetland Applications
- Cryosphere Applications
- Urban Applications
- Ocean ApplicationsNuméro de notice : 26542 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1007/978-3-030-56504-6 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-3-030-56504-6 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97766 Proposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération / Mathilde Segaud (2021)
Titre : Proposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération Type de document : Mémoire Auteurs : Mathilde Segaud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 128 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de fin d'étude, cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, Information Géographique, Analyse Spatiale et TélédétectionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] agglomération
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] arbre urbain
[Termes IGN] base de données localisées de référence
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] cartographie écologique
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] flore locale
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] Nancy
[Termes IGN] paysage urbain
[Termes IGN] service écosystémique
[Termes IGN] structure de la végétationIndex. décimale : IGAST Mémoires du Master Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection Résumé : (Auteur) Ce stage intervient sur le projet Des Hommes et Des Arbres, ainsi que Green Urban Sat. Il a pour objectif de proposer une méthode générique de cartographie de la végétation pour les agglomérations. Cette cartographie est destinée à devenir un support d’évaluation de services écosystémiques rendus par la végétation. Ce stage vise à élaborer et à proposer un référentiel de description de la végétation, ainsi qu’un socle de méthodes de cartographie de la végétation fidèle au référentiel typologique proposé. Dans un premier temps, j’ai pris connaissance des modèles de description de la végétation dans la littérature. Cette étude bibliographique fait ressortir l’intérêt d’une approche structurelle de description de la végétation à des fins d’évaluation de services écosystémiques. Une typologie est produite en tant que référentiel. Le second chapitre consiste à étudier, parmi les bases de données de végétation existantes, celles qui pourraient instancier ou participer à l’élaboration du référentiel typologique. Une analyse quantitative et qualitative de bases de données sélectionnées est produite. Enfin, une proposition méthodologique de cartographie de description de la végétation en accord avec le référentiel est présentée. La méthode proposée fait appel à des outils d’analyse spatiale et de télédétection. Elle est inspirée d’une analyse de la littérature et basée sur les contraintes auxquelles nous devons faire face dans le projet. Note de contenu : Introduction
1. Mise en place d’un référentiel de description de la végétation
1.1 Objectifs et problématiques
1.2 Végétation en milieu urbain : définition et contraintes
1.3 Typologies de description de la végétation
1.4 Classification de la végétation dans les bases de données
1.5 Proposition d’une typologie de description de la végétation à l’échelle d’une agglomération
1.6 Conclusion : Avantages et limites du référentiel
2. Analyse de la compatibilité des données existantes avec le référentiel
2.1 Objectifs et problématiques
2.2 Présentation du site d’étude : la Métropole du Grand Nancy (MGN)
2.3 Présentation des bases de données étudiées
2.4 Analyse de la couverture végétale sur les zones d’étude
2.5 Identification des formes végétalisées
2.6 Conclusion
3. Méthode de détection de la végétation
3.1 Objectifs et problématiques
3.2 Méthodes de caractérisation et de suivi de la végétation
3.3 Proposition d’une méthode de cartographie de la végétation
3.4 Expérimentations et résultats
3.5 Conclusion et travaux futurs
Discussion, limites et perspectives
Gestion de projet
ConclusionNuméro de notice : 26691 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Cerema Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99304 Documents numériques
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Proposition d’un référentiel de description et de détection de la végétation dans une agglomération - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Relation-constrained 3D reconstruction of buildings in metropolitan areas from photogrammetric point clouds / Yuan Li in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)
[article]
Titre : Relation-constrained 3D reconstruction of buildings in metropolitan areas from photogrammetric point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Li, Auteur ; Wu Bo, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 13 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] contrainte géométrique
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géomètrie algorithmique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (auteur) The complexity and variety of buildings and the defects of point cloud data are the main challenges faced by 3D urban reconstruction from point clouds, especially in metropolitan areas. In this paper, we developed a method that embeds multiple relations into a procedural modelling process for the automatic 3D reconstruction of buildings from photogrammetric point clouds. First, a hybrid tree of constructive solid geometry and boundary representation (CSG-BRep) was built to decompose the building bounding space into multiple polyhedral cells based on geometric-relation constraints. The cells that approximate the shapes of buildings were then selected based on topological-relation constraints and geometric building models were generated using a reconstructing CSG-BRep tree. Finally, different parts of buildings were retrieved from the CSG-BRep trees, and specific surface types were recognized to convert the building models into the City Geography Markup Language (CityGML) format. The point clouds of 105 buildings in a metropolitan area in Hong Kong were used to evaluate the performance of the proposed method. Compared with two existing methods, the proposed method performed the best in terms of robustness, regularity, and topological correctness. The CityGML building models enriched with semantic information were also compared with the manually digitized ground truth, and the high level of consistency between the results suggested that the produced models will be useful in smart city applications. Numéro de notice : A2021-078 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs13010129 Date de publication en ligne : 01/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13010129 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96820
in Remote sensing > vol 13 n° 1 (January-1 2021) . - n° 13[article]Steps-based tree crown delineation by analyzing local minima for counting the trees in very high resolution satellite imagery / Debasish Chakraborty in Geocarto international, vol 36 n° 1 ([01/01/2021])PermalinkStudy of an integrated pre-processing architecture for smart-imaging-systems, in the context of lowpower computer vision and embedded object detection / Luis Cubero Montealegre (2021)PermalinkUrban construction waste with VHR remote sensing using multi-feature analysis and a hierarchical segmentation method / Qiang Chen in Remote sensing, vol 13 n° 1 (January-1 2021)PermalinkVectorization of historical maps using deep edge filtering and closed shape extraction / Yizi Chen (2021)PermalinkAutomatic building footprint extraction from UAV images using neural networks / Zoran Kokeza in Geodetski vestnik, vol 64 n° 4 (December 2020 - February 2021)PermalinkMS-RRFSegNetMultiscale regional relation feature segmentation network for semantic segmentation of urban scene point clouds / Haifeng Luo in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 58 n° 12 (December 2020)PermalinkBuilding change detection using a shape context similarity model for LiDAR data / Xuzhe Lyu in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 11 (November 2020)PermalinkA deep learning framework for matching of SAR and optical imagery / Lloyd Haydn Hughes in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)PermalinkHigh-resolution remote sensing image scene classification via key filter bank based on convolutional neural network / Fengpeng Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 11 (November 2020)PermalinkTopographic connection method for automated mapping of landslide inventories, study case: semi urban sub-basin from Monterrey, Northeast of México / Nelly L. Ramirez Serrato in Geocarto international, vol 35 n° 15 ([01/11/2020])Permalink