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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > segmentation d'image
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Weighted straight skeletons in the plane / Therese Biedl in Computational Geometry : theory and applications, vol 48 n° 2 (February 2015)
[article]
Titre : Weighted straight skeletons in the plane Type de document : Article/Communication Auteurs : Therese Biedl, Auteur ; Martin Held, Auteur ; Stefan Huber, Auteur ; Dominik Kaaser, Auteur ; Peter Palfrader, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 120 - 133 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] plan (géométrie)
[Termes IGN] pondération
[Termes IGN] squelettisationMots-clés libres : Ambiguity Characterization Generalization Positive and negative weights Straight skeleton Index. décimale : 37.10 Bases de données géographiques Résumé : (auteur) We investigate weighted straight skeletons from a geometric, graph-theoretical, and combinatorial point of view. We start with a thorough definition and shed light on some ambiguity issues in the procedural definition. We investigate the geometry, combinatorics, and topology of faces and the roof model, and we discuss in which cases a weighted straight skeleton is connected. Finally, we show that the weighted straight skeleton of even a simple polygon may be non-planar and may contain cycles, and we discuss under which restrictions on the weights and/or the input polygon the weighted straight skeleton still behaves similar to its unweighted counterpart. In particular, we obtain a non-procedural description and a linear-time construction algorithm for the straight skeleton of strictly convex polygons with arbitrary weights. Numéro de notice : A2015-001 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.comgeo.2014.08.006 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.comgeo.2014.08.006 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74896
in Computational Geometry : theory and applications > vol 48 n° 2 (February 2015) . - pp 120 - 133[article]Application à large échelle de techniques d'analyse d'images basées objet pour l'imagerie satellite à très haute résolution / David Youssefi in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Application à large échelle de techniques d'analyse d'images basées objet pour l'imagerie satellite à très haute résolution Type de document : Article/Communication Auteurs : David Youssefi, Auteur ; Julien Michel, Auteur ; Manuel Grizonnet, Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 31 - 37 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme de décalage moyen
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) La segmentation est une opération très utilisée pour le traitement des images satellites à très haute résolution, notamment comme préalable à l’analyse d'image basée objet. Les ressources en mémoires disponibles étant limitées, il est cependant souvent impossible de réaliser ce traitement à l'échelle d'une image sans effectuer un traitement par morceaux, ce qui dans le cas de la segmentation introduit des artefacts importants. Les travaux présentés dans cet article proposent une solution garantissant un résultat identique à celui produit sans traitement par morceaux dans le cas de l’algorithme de segmentation Mean-Shift. Dans une première partie, nous introduisons la notion de stabilité d'un algorithme de segmentation. Après avoir défini une méthode pour mesurer la stabilité des algorithmes de segmentations, nous montrons que parmi les algorithme Mean-Shift, Watershed et composantes connexes, seul ce dernier est réellement stable. Dans un second temps, une version stabilisée de l'algorithme Mean-Shift est présentée, et cette version est utilisée pour construire une solution exacte et rigoureuse pour le traitement par morceaux. Enfin, des exemples d'application permettent d'illustrer la méthode développée. Cette méthode est disponible dans la librairie libre OrfeoToolbox à partir de la version 3.20, et son utilisation est détaillée dans le guide utilisateur du logiciel. Numéro de notice : A2015-075 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.156 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.156 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75437
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 31 - 37[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Délimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades / Nesrine Chehata in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Délimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Karim Ghariani, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Philippe Lagacherie, Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 165 - 171 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Les pratiques et les arrangements spatiaux des parcelles agricoles ont un fort impact sur les flux d’eau dans les paysages cultivés. Afin de surveiller les paysages à grande échelle, il y a un fort besoin de délimitation automatique ou semi-automatique des parcelles agricoles. Cet article montre la contribution des images satellitaires à très haute résolution spatiales, telles que Pléiades, pour délimiter le parcellaire agricole de manière automatique. Une approche originale utilisant une classification binaire supervisée des limites parcellaires est proposée. Une approche d’apprentissage actif est mise en oeuvre afin d’adapter le modèle de classifieur au contexte local permettant ainsi la délimitation parcellaire à grande échelle. Le classifieur des Forêts Aléatoires est utilisé pour la classification et la sélection des attributs. Le concept de marge non supervisée est utilisé comme mesure d’incertitude dans l’algorithme d’apprentissage actif. En outre, un étiquetage automatique des pixels incertains est proposé en utilisant une approche hybride combinant une approche région et le concept de marge. Des résultats satisfaisants sont obtenus sur une image Pléiades. Différentes stratégies d’apprentissage sont comparées et discutées. Pour un cas d’étude opérationnel, un modèle global ou bien un modèle simple enrichi peuvent être utilisés en fonction des données de terrain disponibles. Numéro de notice : A2015-083 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2015.220 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.220 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75447
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 165 - 171[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
en open access
delimitation parcelles agricolesAdobe Acrobat PDF Evaluation de dégâts de tempête à l'échelle infra-parcellaire à partir d'une image Pléiades à très haute résolution sur un massif forestier feuillu en France / Anne Jolly in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Evaluation de dégâts de tempête à l'échelle infra-parcellaire à partir d'une image Pléiades à très haute résolution sur un massif forestier feuillu en France Type de document : Article/Communication Auteurs : Anne Jolly, Auteur ; Edouard Dapoigny, Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Mehdi Ladjal, Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 157 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] feuillu
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] gestion de crise
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] tempêteRésumé : (Auteur) Les tempêtes constituent la source majeure de perturbation des peuplements forestiers et l’évaluation rapide des dégâts est un défi important pour les gestionnaires forestiers. Nous avons étudié le potentiel d’une image Pléiades pour évaluer et cartographier les dégâts causés par une tempête sur un massif forestier de plaine en juin 2012. La méthode mise en œuvre repose sur la comparaison de deux segmentations et classifications indépendantes, avant et après tempête, pour détecter la perte de couvert forestier. La référence avant tempête est constituée par l’orthophotoplan départemental BDOrtho® de l’institut Géographique National, l’image après tempête étant une image Pléiades. La carte des dégâts obtenue est globalement satisfaisante (précision globale 70%, kappa 62.5%), avec une bonne détection des dégâts massifs. Les dégâts diffus sont moins bien détectés et on observe des confusions entre les zones de dégâts et les peuplements résineux indemnes. Malgré ces limitations, une telle carte, sous réserve que l’image puisse être obtenue et traitée rapidement peut constituer une aide efficace pour la gestion de la crise. Numéro de notice : A2015-082 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.223 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.223 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75445
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 157 - 163[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2014021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Extended random walker-based classification of hyperspectral images / Xudong Kang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 1 (January 2015)
[article]
Titre : Extended random walker-based classification of hyperspectral images Type de document : Article/Communication Auteurs : Xudong Kang, Auteur ; Shutao Li, Auteur ; Leyuan Fang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 144 - 153 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) This paper introduces a novel spectral-spatial classification method for hyperspectral images based on extended random walkers (ERWs), which consists of two main steps. First, a widely used pixelwise classifier, i.e., the support vector machine (SVM), is adopted to obtain classification probability maps for a hyperspectral image, which reflect the probabilities that each hyperspectral pixel belongs to different classes. Then, the obtained pixelwise probability maps are optimized with the ERW algorithm that encodes the spatial information of the hyperspectral image in a weighted graph. Specifically, the class of a test pixel is determined based on three factors, i.e., the pixelwise statistics information learned by a SVM classifier, the spatial correlation among adjacent pixels modeled by the weights of graph edges, and the connectedness between the training and test samples modeled by random walkers. Since the three factors are all well considered in the ERW-based global optimization framework, the proposed method shows very good classification performances for three widely used real hyperspectral data sets even when the number of training samples is relatively small. Numéro de notice : A2015-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2014.2319373 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2319373 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75111
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 1 (January 2015) . - pp 144 - 153[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2015011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Segmentation semi-automatique pour le traitement de données 3D denses : application au patrimoine architectural / Florent Poux in XYZ, n° 141 (décembre 2014 - février 2015)PermalinkAccuracy 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)PermalinkChanging the light azimuth in shaded relief representation by clustering aspect / Fabio Veronesi in Cartographic journal (the), vol 51 n° 4 (November 2014)PermalinkMathematical morphology pre-processing for enhanced segmentation of heterogeneous spatial regions / Julien Radoux 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)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)PermalinkPerformance evaluation of object-based and pixel-based building detection algorithms from very high spatial resolution imagery / Iman Khosravi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 6 (June 2014)PermalinkSegmentation d'images aériennes par coopération LPE-régions et LPE-contours, application à la caractérisation de toitures / Youssef El Merabet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 206 (Avril 2014)PermalinkAutomated parameterisation for multi-scale image segmentation on multiple layers / L. Drăguț in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 88 (February 2014)PermalinkMultiagent object-based classifier for high spatial resolution imagery / Yanfei Zhong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 2 (February 2014)Permalink