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Modélisation de façades par analyse conjointe d'images terrestres et de données laser / Antoine Pinte in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 194 (Mai 2011) . - pp 53 - 65 Titre : Modélisation de façades par analyse conjointe d'images terrestres et de données laser Type de document : Article/Communication Auteurs : Antoine Pinte, Auteur ; Caroline Baillard , Auteur ; E. Denis, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp 53 - 65 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] analyse d'image numérique [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données laser [Termes IGN] façade [Termes IGN] image terrestre [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] morphologie urbaine [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] transformation de Hough Résumé : (Auteur) Afin d'affiner les modèles 3D urbains à grande échelle qu'elle produit, la société Siradel s'intéresse à la modélisation fine de façades. Cet article présente une méthode automatique qui permet le découpage des images de façades et la détection des fenêtres, portes, balustrades et formes arrondies, à partir d'un modèle 2,5D existant de bâtiments et de données images et laser issues d'un véhicule d'acquisition terrestre. L'algorithme développé est basé sur la technique de projections d'images de gradient appliquée aux images de façades. Des traitements morphologiques, la transformée de Hough ou encore le détecteur de Marris permettent d'améliorer la robustesse de l'algorithme. Des données laser (nuages de points laser projetés sur la façade) sont utilisées pour affiner la modélisation. La méthode mise en place se décompose en quatre étapes : délimitation de la façade, division en cellules, détection de fenêtres et affinement de la modélisation. Une originalité de la méthode est l'utilisation conjointe de données images et laser, ainsi que le traitement du rez-de-chaussée. Par ailleurs, des tests de classification et de précision permettent d'évaluer quantitativement les différentes étapes de l'algorithme, sur une base de référence constituée de 27 façades. Ainsi, par exemple, 85% des pixels sont correctement classifiés pour les fenêtres et les murs, et ceux-ci sont détectés avec une précision moyenne de 12 et 25 cm respectivement. Numéro de notice : A2011-222 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31000 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
018-2011021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible