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Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile / Yannick Faula (2020)  

Public Titre : Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile : application à la reconnaissance de défauts sur ouvrages d’art Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yannick Faula, Auteur ; Véronique Eglin, Directeur de thèse Editeur : Lyon : Institut National des Sciences Appliquées INSA Lyon Année de publication : 2020 Importance : 168 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de Doctorat de l'Université de Lyon opérée au sein de l’INSA de Lyon, Spécialité Informatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] détection de flou [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] qualité d'image [Termes IGN] seuillage d'image [Termes IGN] surveillance d'ouvrage [Termes IGN] temps réel [Termes IGN] voie ferrée Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le réseau ferroviaire français dispose d’une infrastructure de grande ampleur qui se compose de nombreux ouvrages d’art. Ces derniers subissent les dégradations du temps et du trafic et font donc l’objet d’une surveillance périodique pour détecter l’apparition de défauts. Aujourd’hui, cette inspection se fait en grande partie, visuellement par des opérateurs experts. Plusieurs entreprises testent de nouveaux vecteurs d’acquisition photo comme le drone, destinés à la surveillance des ouvrages de génie civil. Dans cette thèse, l’objectif principal est de développer un système capable de détecter, localiser et enregistrer d’éventuels défauts de l’ouvrage. Un grand défi est de détecter des défauts sous-pixels comme les fissures en temps réel pour améliorer l’acquisition. Pour cela, une analyse par seuillage local a été conçue pour traiter de grandes images. Cette analyse permet d’extraire des points d’intérêts (Points FLASH : Fast Local Analysis by threSHolding) où une ligne droite peut se faufiler. La mise en relation intelligente de ces points permet de détecter et localiser les fissures fines. Les résultats de détection de fissures de surfaces altérées issues d’images d’ouvrages d’art démontrent de meilleures performances en temps de calcul et robustesse que les algorithmes existants. En amont de l’étape de détection, il est également nécessaire de s’assurer que les images acquises soient de bonne qualité pour réaliser le traitement. Une mauvaise mise au point ou un flou de bougé sont à bannir. Nous avons développé une méthode réutilisant les calculs de la détection en extrayant des mesures de LocalBinaryPatterns(LBP) afin de vérifier la qualité en temps réel. Enfin, pour réaliser une acquisition permettant une reconstruction photogrammétrique, les images doivent avoir un recouvrement suffisant. Notre algorithme, réutilisant les points d’intérêts de la détection, permet un appariement simple entre deux images sans passer par des algorithmes de type RANSAC. Notre méthode est invariante en rotation, translation et à une certaine plage de changements d’échelle. Après l’acquisition, sur les images de qualité optimale, il est possible d’employer des méthodes plus coûteuses en temps comme les réseaux de neurones à convolution. Ces derniers bien qu’incapables d’assurer une détection de fissures en temps réel peuvent être utilisés pour détecter certains types d’avaries. Cependant, le manque de données impose la constitution de notre propre jeu de données. A l’aide d’approches de classification indépendante (classifieurs SVM one-class), nous avons développé un système flexible capable d’évoluer dans le temps, de détecter puis de classifier les différents types de défauts. Aucun système de ce type n’apparaît dans la littérature pour la détection de défauts sur ouvrages d’art. Les travaux réalisés sur l’extraction de caractéristiques sur des images pour la détection de défauts pourront être utiles dans d’autres applications telles que la navigation de véhicules intelligents ou le word-spotting. Note de contenu : 1. Contexte et motivations 1.1 Introduction 1.2 Contexte industriel : Inspection des ouvrages d’art 1.3 Autres domaines d’application des travaux de thèse 1.4 Contributions 1.5 Organisation du mémoire 2. Détection de défauts : les fissures 2.1 Introduction 2.2 Etat de l’art 2.3 Pré-traitement : super-résolution 2.4 Notre contribution : Les points FLASH 3. Détermination de la qualité de l’acquisition 3.1 Introduction 3.2 Etat de l’art 3.3 Détection du flou en temps réel 3.4 Evaluation pour la détection de fissures 3.5 Conclusion 4. Appariement d’images selon FLASH 4.1 Introduction 4.2 État de l’art 4.3 Contribution 4.4 Évaluation 4.5 Conclusion 5. Détection de défauts : les défauts surfaciques 87 5.1 Introduction 5.2 État de l’art sur la caractérisation de texture et la détection de défauts 5.3 Architecture proposée 5.4 Expérimentations 5.5 Spécialisation sur les éclatements de béton 5.6 Conclusion 6. Autres contributions 6.1 Introduction 6.2 Word Spotting 6.3 Détection de lignes droites et de segments orientés 6.4 Conclusion 7. Conclusion et Perspectives Numéro de notice : 26519 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Lyon : 2020 Organisme de stage : LIRIS nature-HAL : Thèse En ligne : http://theses.insa-lyon.fr/publication/2020LYSEI077/these.pdf Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97359

An iterative haze optimized transformation for automatic cloud/haze detection of landsat imagery / Shuli Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 5 (May 2016)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 5 (May 2016) . - pp 2682 - 2694 Titre : An iterative haze optimized transformation for automatic cloud/haze detection of landsat imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Shuli Chen, Auteur ; Xuehong Chen, Auteur ; Jin Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 2682 - 2694 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] classification floue [Termes IGN] détection de flou [Termes IGN] télédétection Résumé : (Auteur) Most previous haze/cloud detection methods for Landsat imagery, e.g., haze optimized transformation (HOT), cannot adequately suppress land surface information and, in particular, often overestimate haze thickness over bright surfaces. This paper proposes an iterative HOT (IHOT) for improving haze detection with the help of a corresponding clear image. With an iterative procedure of regressions among HOT, the reflectance difference at the top of atmosphere (TOA) between hazy and clear images, and TOA reflectances of hazy and clear images, the land surface information can be removed, and the iterative HOT (IHOT) result is derived to spatially characterize the haze contamination in the Landsat images. A group of Landsat images that were acquired in different landscapes and seasons were used to test IHOT. Visual comparisons indicate that IHOT performed better than previous haze detection methods for images that were acquired in diverse landscapes and also performed robustly for hazy images that were acquired at different seasons when using the same reference clear image. Additionally, two indirect quantitative validations were used to illustrate that IHOT can provide the best transformation for accurately determining haze information. Therefore, it is expected that the proposed IHOT method will be used for automatic cloud/haze detection for large numbers of Landsat images if data sets of clear Landsat imagery are available. Numéro de notice : A2016-845 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2015.2504369 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2015.2504369 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82926 [article]

Detecting and correcting motion blur from images shot with channel-dependent exposure time / Lâmân Lelégard in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol I-3 (2012)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol I-3 (2012) . - pp 341 - 346 Titre : Detecting and correcting motion blur from images shot with channel-dependent exposure time Type de document : Article/Communication Auteurs : Lâmân Lelégard , Auteur ; Emeric Delaygue, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Année de publication : 2012 Conférence : ISPRS 2012, Commission 3, 22th international congress 25/08/2012 01/09/2012 Melbourne Australie OA ISPRS Annals Commission 3 Article en page(s) : pp 341 - 346 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] détection de flou [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image floue [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] restauration d'image [Termes IGN] transformation de Fourier Résumé : (auteur) This article describes a pipeline developed to automatically detect and correct motion blur due to the airplane motion in aerial images provided by a digital camera system with channel-dependent exposure times. Blurred images show anisotropy in their Fourier Transform coefficients that can be detected and estimated to recover the characteristics of the motion blur. To disambiguate the anisotropy produced by a motion blur from the possible spectral anisotropy produced by some periodic patterns present in a sharp image, we consider the phase difference of the Fourier Transform of two channel shot with different exposure times (i.e. with different blur extensions). This is possible because of the deep correlation between the three visible channels ensures phase coherence of the Fourier Transform coefficients in sharp images. In this context, considering the phase difference constitutes both a good detector and estimator of the motion blur parameters. In order to improve on this estimation, the phase difference is performed on local windows in the image where the channels are more correlated. The main lobe of the phase difference, where the phase difference between two channels is close to zero actually imitates an ellipse which axis ratio discriminates blur and which orientation and minor axis give respectively the orientation and the blur kernel extension of the long exposure-time channels. However, this approach is not robust to the presence in the phase difference of minor lobes due to phase sign inversions in the Fourier transform of the motion blur. They are removed by considering the polar representation of the phase difference. Based on the blur detection step, blur correction is eventually performed using two different approaches depending on the blur extension size: using either a simple frequency-based fusion for small blur or a semi blind iterative method for larger blur. The higher computing costs of the latter method make it only suitable for large motion blur, when the former method is not applicable. Numéro de notice : A2012-709 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprsannals-I-3-341-2012 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-I-3-341-2012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82688 [article]