Descripteur
Termes IGN > imagerie > image numérique
image numériqueSynonyme(s)image en mode mailléVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (2121)
![](./images/expand_all.gif)
![](./images/collapse_all.gif)
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Hyperspectral image classification with canonical correlation forests / Junshi Xia in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
![]()
[article]
Titre : Hyperspectral image classification with canonical correlation forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Junshi Xia, Auteur ; Naoto Yokoya, Auteur ; Akira Iwasaki, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 421 - 431 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse canonique
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Rotation Forest classificationRésumé : (Auteur) Multiple classifier systems or ensemble learning is an effective tool for providing accurate classification results of hyperspectral remote sensing images. Two well-known ensemble learning classifiers for hyperspectral data are random forest (RF) and rotation forest (RoF). In this paper, we proposed to use a novel decision tree (DT) ensemble method, namely, canonical correlation forest (CCF). More specifically, several individual canonical correlation trees (CCTs) that are binary DTs, which use canonical correlation components for the hyperplane splitting, are used to construct the CCF. Additionally, we adopt the projection bootstrap technique in CCF, in which the full spectral bands are retained for split selection in the projected space. The techniques aforementioned allow the CCF to improve the accuracy of member classifiers and diversity within the ensemble. Furthermore, the CCF is extended to the spectral-spatial frameworks that incorporate Markov random fields, extended multiattribute profiles (EMAPs), and the ensemble of independent component analysis and rolling guidance filter (E-ICA-RGF). Experimental results on six hyperspectral data sets are used to indicate the comparative effectiveness of the proposed method, in terms of accuracy and computational complexity, compared with RF and RoF, and it turns out that CCF is a promising approach for hyperspectral image classification not only with spectral information but also in the spectral-spatial frameworks. Numéro de notice : A2017-021 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2607755 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2607755 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83953
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 1 (January 2017) . - pp 421 - 431[article]
Titre : Image retrieval based on saliency for urban image contents Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IPTA 2017, 7th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications 28/11/2017 01/12/2017 Montréal Canada Proceedings IEEE Importance : 6 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] saillance
[Termes IGN] scène urbaineRésumé : (auteur) With the increase of image datasets size and of descriptors complexity in Content-Based Image Retrieval (CBIR) and Computer Vision, it is essential to find a way to limit the amount of manipulated data, while keeping its quality. Instead of treating the entire image, the selection of regions which hold the essence of information is a relevant option to reach this goal. As the visual saliency aims at highlighting the areas of the image which are the most important for a given task, in this paper we propose to exploit visual saliency maps to prune the most salient image features. A novel visual saliency approach based on the local distribution analysis of the edges orientation, particularly dedicated to structured contents, such as street view images of urban environments, is proposed. It is evaluated for CBIR according to three criteria: quality of retrieval, volume of manipulated features and computation time. The proposal can be exploited into various applications involving large sets of local visual features; here it is experimented within two applications: cross-domain image retrieval and image-based vehicle localisation. Numéro de notice : C2017-040 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IPTA.2017.8310131 Date de publication en ligne : 12/03/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IPTA.2017.8310131 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91922 Improving FOSS photogrammetric workflows for processing large image datasets / Oscar Martinez-Rubi in Open Geospatial Data, Software and Standards, vol 2 (2017)
![]()
[article]
Titre : Improving FOSS photogrammetric workflows for processing large image datasets Type de document : Article/Communication Auteurs : Oscar Martinez-Rubi, Auteur ; Francesco Nex, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Ewelina Rupnik
, Auteur
Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : n° 12 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement de points
[Termes IGN] code source libre
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] logiciel de photogrammétrie
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Background : In the last decade Photogrammetry has shown to be a valid alternative to LiDAR techniques for the generation of dense point clouds in many applications. However, dealing with large image sets is computationally demanding. It requires high performance hardware and often long processing times that makes the photogrammetric point cloud generation not suitable for mapping purposes at regional and national scale. These limitations are partially overcome by commercial solutions, thanks to the use of expensive and dedicated hardware. Nonetheless, a Free and Open-Source Software (FOSS) photogrammetric solution able to cope with these limitations is still missing.
Methods : In this paper, the bottlenecks of the basic components of photogrammetric workflows -tie-points extraction, bundle block adjustment (BBA) and dense image matching- are tackled implementing FOSS solutions. We present distributed computing algorithms for the tie-points extraction and for the dense image matching. Moreover, we present two algorithms for decreasing the memory needs of the BBA. The various algorithms are deployed on different hardware systems including a computer cluster.
Results and conclusions : The usage of the algorithms presented allows to process large image sets reducing the computational time. This is demonstrated using two different datasets.Numéro de notice : A2017-895 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1186/s40965-017-0024-5 Date de publication en ligne : 15/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1186/s40965-017-0024-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96890
in Open Geospatial Data, Software and Standards > vol 2 (2017) . - n° 12[article]Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing / Pierre-Antoine Thouvenin (2017)
![]()
Titre : Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pierre-Antoine Thouvenin, Auteur ; Nicolas Dobigeon, Directeur de thèse ; Jean-Yves Tourneret, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2017 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité Signal, Image, Acoustique et OptimisationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] amplitude
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] données multitemporelles
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] séparation aveugle de source
[Termes IGN] signature spectrale
[Termes IGN] variabilitéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Acquired in hundreds of contiguous spectral bands, hyperspectral (HS) images have received an increasing interest due to the significant spectral information they convey about the materials present in a given scene. However, the limited spatial resolution of hyperspectral sensors implies that the observations are mixtures of multiple signatures corresponding to distinct materials. Hyperspectral unmixing is aimed at identifying the reference spectral signatures composing the data – referred to as endmembers – and their relative proportion in each pixel according to a predefined mixture model. In this context, a given material is commonly assumed to be represented by a single spectral signature. This assumption shows a first limitation, since endmembers may vary locally within a single image, or from an image to another due to varying acquisition conditions, such as declivity and possibly complex interactions between the incident light and the observed materials. Unless properly accounted for, spectral variability can have a significant impact on the shape
and the amplitude of the acquired signatures, thus inducing possibly significant estimation errors during the unmixing process. A second limitation results from the significant size of HS data, which may preclude the use of batch estimation procedures commonly used in the literature, i.e., techniques exploiting all the available data at once. Such computational considerations notably become prominent to characterize endmember variability in multi-temporal HS (MTHS) images, i.e., sequences of HS images acquired over the same area at different time instants. The main objective of this thesis consists in introducing new models and unmixing procedures to account for spatial and temporal endmember variability. Endmember variability is addressed by considering an explicit variability model reminiscent of the total least squares problem, and later extended to account for time-varying signatures. The variability is first estimated using an unsupervised deterministic optimization procedure based on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Given the sensitivity of this approach to abrupt spectral variations, a robust model formulated within a Bayesian framework is introduced. This formulation enables smooth spectral variations to be described in terms of spectral variability, and abrupt changes in terms of outliers. Finally, the computational restrictions induced by the size of the data is tackled by an online estimation algorithm. This work further investigates an asynchronous distributed estimation procedure to estimate the parameters of the proposed models.Note de contenu : Introduction
1- Hyperspectral unmixing with spectral variability using a perturbed linear mixing model
2- A Bayesian model accounting for endmember variability and abrupt spectral changes to unmix multitemporal hyperspectral images
3- Online unmixing of multitemporal hyperspectral images
4- A partially asynchronous distributed unmixing algorithm
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25812 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2017 Organisme de stage : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (I.R.I.T.) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017INPT0068 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95075
Titre : Modélisation géométrique de scènes urbaines par imagerie satellitaire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Liuyun Duan, Auteur ; Florent Lafarge, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université de Nice - Sophia Antipolis Année de publication : 2017 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctorat en Automatique et traitement du signal et des images, École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] géomètrie algorithmique
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] méthode de réduction d'énergie
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] partition d'image
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] restitution numérique
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] stéréoscopie
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] ville
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La modélisation automatique de villes à partir d’images satellites est l'un des principaux défis en lien avec la reconstruction urbaine. Son objectif est de représenter des villes en 3D de manière suffisamment compacte et précise. Elle trouve son application dans divers domaines, qui vont de la planification urbaine aux télécommunications, en passant par la gestion des catastrophes. L'imagerie satellite offre plusieurs avantages sur l'imagerie aérienne classique, tels qu'un faible coût d'acquisition, une couverture mondiale et une bonne fréquence de passage au-dessus des sites visités. Elle impose toutefois un certain nombre de contraintes techniques. Les méthodes existantes ne permettent que la synthèse de DSM (Digital Surface Models), dont la précision est parfois inégale. Cette dissertation décrit une méthode entièrement automatique pour la production de modèles 3D compacts, précis et répondant à une sémantique particulière, à partir de deux images satellites en stéréo. Cette méthode repose sur deux grands concepts. D'une part, la description géométrique des objets et leur assimilation à des catégories génériques sont effectuées simultanément, conférant ainsi une certaine robustesse face aux occlusions partielles ainsi qu'à la faible qualité des images. D'autre part, la méthode opère à une échelle géométrique très basse, ce qui permet la préservation de la forme des objets, avec finalement, une plus grande efficacité et un meilleur passage à l'échelle. Pour générer des régions élémentaires, un algorithme de partitionnement de l'image en polygones convexes est présenté. Note de contenu : Texte intégral disponible le 21-04-2019 Numéro de notice : 21576 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Automatique et traitement du signal et des images : Sophia Antipolis : 2017 Organisme de stage : INRIA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017AZUR4025 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90579 Pré-segmentation pour la classification faiblement supervisée de scènes urbaines à partir de nuages de points 3D LIDAR / Stéphane Guinard (2017)
PermalinkRandom-walker-based collaborative learning for hyperspectral image classification / Bin Sun in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)
PermalinkSegmentation sémantique de données de télédétection multimodale : application aux peuplements forestiers / Clément Dechesne (2017)
![]()
PermalinkSegmentation sémantique de peuplements forestiers par analyse conjointe d’imagerie multispectrale très haute résolution et de données 3D Lidar aéroportées / Clément Dechesne (2017)
PermalinkSVM et réseaux neuronaux convolutifs pour la classification de scènes urbaines / Amaury Zarzelli (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 1. Application de l'optique aux milieux urbains / Xavier Briottet (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 3. Observation des surfaces continentales par télédétection 1 / Nicolas Baghdadi (2017)
PermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 4. Observation des surfaces continentales par télédétection 2 / Nicolas Baghdadi (2017)
Permalink