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Low level feature detection in SAR images / Chenguang Liu (2020)  

Public Titre : Low level feature detection in SAR images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Chenguang Liu, Auteur ; Florence Tupin, Directeur de thèse ; Yann Gousseau, Directeur de thèse Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2020 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris préparée à Télécom Paris, Spécialité de doctorat : Signal, Images, Automatique et robotique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] gradient [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] modèle de Markov [Termes IGN] segment de droite Résumé : (auteur) In this thesis we develop low level feature detectors for Synthetic Aperture Radar (SAR) images to facilitate the joint use of SAR and optical data. Line segments and edges are very important low level features in images which can be used for many applications like image analysis, image registration and object detection. Contrarily to the availability of many efficient low level feature detectors dedicated to optical images, there are very few efficient line segment detector and edge detector for SAR images mostly because of the strong multiplicative noise. In this thesis we develop a generic line segment detector and an efficient edge detector for SAR images.The proposed line segment detector which is named as LSDSAR, is based on a Markovian a contrario model and the Helmholtz principle, where line segments are validated according to their meaningfulness. More specifically, a line segment is validated if its expected number of occurences in a random image under the hypothesis of the Markovian a contrario model is small. Contrarily to the usual a contrario approaches, the Markovian a contrario model allows strong filtering in the gradient computation step, since dependencies between local orientations of neighbouring pixels are permitted thanks to the use of a first order Markov chain. The proposed Markovian a contrario model based line segment detector LSDSAR benefit from the accuracy and efficiency of the new definition of the background model, indeed, many true line segments in SAR images are detected with a control of the number of false detections. Moreover, very little parameter tuning is required in the practical applications of LSDSAR. The second work of this thesis is that we propose a deep learning based edge detector for SAR images. The contributions of the proposed edge detector are two fold: 1) under the hypothesis that both optical images and real SAR images can be divided into piecewise constant areas, we propose to simulate a SAR dataset using optical dataset; 2) we propose to train a classical CNN (convolutional neural network) edge detector, HED, directly on the graident fields of images. This, by using an adequate method to compute the gradient, enables SAR images at test time to have statistics similar to the training set as inputs to the network. More precisely, the gradient distribution for all homogeneous areas are the same and the gradient distribution for two homogeneous areas across boundaries depends only on the ratio of their mean intensity values. The proposed method, GRHED, significantly improves the state-of-the-art, especially in very noisy cases such as 1-look images. Note de contenu : 1- Context 2- SAR basics, statistics of SAR images and data used in this thesis I Line segment detection in SAR images 3- Introduction 4- LSD, a line segment detector with false detection control 5- LSDSAR, a generic line segment detector for SAR images 6- Experiments II Edge detection in SAR images using CNNs 7- Introduction 8- Presentation of the HED method and of the training dataset 9- GRHED, introducing a hand-crafted layer before the usual CNNs 10- Experiments 11- Summary of the thesis Numéro de notice : 25878 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Images, Automatique et robotique : Paris : 2020 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02861903/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95689

Introducing spatial regularization in SAR tomography reconstruction / Clément Rambour in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 11 (November 2019) . - pp 8600 - 8617 Titre : Introducing spatial regularization in SAR tomography reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Rambour, Auteur ; Loïc Denis, Auteur ; Florence Tupin, Auteur ; Hélène Oriot, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 8600 - 8617 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] acquisition comprimée [Termes IGN] analyse spectrale [Termes IGN] écho radar [Termes IGN] fractionnement [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image TerraSAR-X [Termes IGN] mécanique de Lagrange [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] TerraSAR-X [Termes IGN] tomographie radar Résumé : (auteur) The resolution achieved by current synthetic aperture radar (SAR) sensors provides a detailed visualization of urban areas. Spaceborne sensors such as TerraSAR-X can be used to analyze large areas at a very high resolution. In addition, repeated passes of the satellite give access to temporal and interferometric information on the scene. Because of the complex 3-D structure of urban surfaces, scatterers located at different heights (ground, building facade, and roof) produce radar echoes that often get mixed within the same radar cells. These echoes must be numerically unmixed in order to get a fine understanding of the radar images. This unmixing is at the core of SAR tomography. SAR tomography reconstruction is generally performed in two steps: 1) reconstruction of the so-called tomogram by vertical focusing, at each radar resolution cell, to extract the complex amplitudes (a 1-D processing) and 2) transformation from radar geometry to ground geometry and extraction of significant scatterers. We propose to perform the tomographic inversion directly in ground geometry in order to enforce spatial regularity in 3-D space. This inversion requires solving a large-scale nonconvex optimization problem. We describe an iterative method based on variable splitting and the augmented Lagrangian technique. Spatial regularizations can easily be included in this generic scheme. We illustrate, on simulated data and a TerraSAR-X tomographic data set, the potential of this approach to produce 3-D reconstructions of urban surfaces. Numéro de notice : A2019-596 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2921756 date de publication en ligne : 04/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2921756 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94588 [article]

Multitemporal SAR images denoising and change detection : applications to Sentinel-1 data / Weiying Zhao (2019)  

Public Titre : Multitemporal SAR images denoising and change detection : applications to Sentinel-1 data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Weiying Zhao, Auteur ; Florence Tupin, Directeur de thèse Editeur : Université Paris-Saclay (Université Paris 11) Année de publication : 2019 Autre Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Importance : 181 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de doctorat de l'Université Paris-Saclay préparée à Telecom ParisTech, Specialité de doctorat : traitement du signal et des images Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] filtrage temporel [Termes IGN] filtre adaptatif [Termes IGN] filtre de déchatoiement [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] radar à antenne synthétique Résumé : (auteur) The inherent speckle which is attached to any coherent imaging system affects the analysis and interpretation of synthetic aperture radar (SAR) images. To take advantage of well-registered multi-temporal SAR images, we improve the adaptive nonlocal temporal filter with state-of-the-art adaptive denoising methods and propose a patch based adaptive temporal filter. To address the bias problem of the denoising results, we propose a fast and efficient multitemporal despeckling method. The key idea of the proposed approach is the use of the ratio image, provided by the ratio between an image and the temporal mean of the stack. This ratio image is easier to denoise than a single image thanks to its improved stationarity. Besides, temporally stable thin structures are well-preserved thanks to the multi-temporal mean. Without reference image, we propose to use a patch-based auto-covariance residual evaluation method to examine the residual image and look for possible remaining structural contents. With speckle reduction images, we propose to use simplified generalized likelihood ratio method to detect the change area, change magnitude and change times in long series of well-registered images. Based on spectral clustering, we apply the simplified generalized likelihood ratio to detect the time series change types. Then, jet colormap and HSV colorization may be used to vividly visualize the detection results. These methods have been successfully applied to monitor farmland area, urban area, harbor region, and flooding area changes. Note de contenu : Introduction I- Basics of SAR and used data II- Multitemporal denoising III- Multi-temporal images change detection Conclusion and perspective Numéro de notice : 25845 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Traitement du signal et des images : Telecom ParisTech : 2019 Organisme de stage : Telecom ParisTech nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-02095817/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95253

NL-SAR : a unified nonlocal framework for resolution-preserving (Pol) (In) SAR denoising / Charles-Alban Deledalle in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 4 (April 2015)

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 53 n° 4 (April 2015) . - pp 2021 - 2038 Titre : NL-SAR : a unified nonlocal framework for resolution-preserving (Pol) (In) SAR denoising Type de document : Article/Communication Auteurs : Charles-Alban Deledalle, Auteur ; Loïc Denis, Auteur ; Florence Tupin, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 2021 - 2038 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique [Termes IGN] Pol-INSAR [Termes IGN] polarimétrie radar Résumé : (Auteur) Speckle noise is an inherent problem in coherent imaging systems such as synthetic aperture radar. It creates strong intensity fluctuations and hampers the analysis of images and the estimation of local radiometric, polarimetric, or interferometric properties. Synthetic aperture radar (SAR) processing chains thus often include a multilooking (i.e., averaging) filter for speckle reduction, at the expense of a strong resolution loss. Preservation of point-like and fine structures and textures requires to adapt locally the estimation. Nonlocal (NL)-means successfully adapt smoothing by deriving data-driven weights from the similarity between small image patches. The generalization of nonlocal approaches offers a flexible framework for resolution-preserving speckle reduction. We describe a general method, i.e., NL-SAR, that builds extended nonlocal neighborhoods for denoising amplitude, polarimetric, and/or interferometric SAR images. These neighborhoods are defined on the basis of pixel similarity as evaluated by multichannel comparison of patches. Several nonlocal estimations are performed, and the best one is locally selected to form a single restored image with good preservation of radar structures and discontinuities. The proposed method is fully automatic and handles single and multilook images, with or without interferometric or polarimetric channels. Efficient speckle reduction with very good resolution preservation is demonstrated both on numerical experiments using simulated data, airborne, and spaceborne radar images. The source code of a parallel implementation of NL-SAR is released with this paper. Numéro de notice : A2015-177 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75905 [article]

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Imagerie de télédétection / Florence Tupin (2014)

Public Titre : Imagerie de télédétection Type de document : Monographie Auteurs : Florence Tupin, Editeur scientifique ; Jean-Marie Nicolas, Editeur scientifique ; Jordi Inglada, Editeur scientifique Editeur : Paris : Hermès - Lavoisier Année de publication : 2014 Collection : Traité IC2 - Signal et image Importance : 369 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-4580-8 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection [Termes IGN] acquisition d'images [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] géométrie de l'image [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image radar [Termes IGN] recalage d'image [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] traitement d'image [Termes IGN] traitement d'image radar Résumé : (Editeur) Ce livre est dédié à l'imagerie de télédétection. Il couvre le cycle global d'utilisation des images de télédétection, depuis leur acquisition par différents capteurs jusqu'à leur exploitation dans diverses applications comme la surveillance des mouvements de la terre, en passant par les traitements qui leur sont appliqués. Il est organisé en trois grandes parties. La première présente les systèmes d'acquisition, les capteurs et les aspects géométriques, ainsi que la physique de la mesure en imagerie optique et en imagerie radar. La deuxième partie est consacrée aux traitements appliqués aux images en distinguant les images optique et multi-spectrales d'une part et les images radar d'autre part. La troisième partie traite des applications de l'imagerie de télédétection : la détection de changements et l'analyse de séries temporelles, la mesure de l'élévation par stéréoscopie ou interférométrie, la mesure de déplacement et l'assimilation de données. Cet ouvrage s'adresse aux étudiants, aux ingénieurs et aux chercheurs concernés par l'observation de la terre et les systèmes d'imagerie, qu'ils soient traiteurs de signaux et d'images, géo-physiciens ou thématiciens. Note de contenu : PREMIÈRE PARTIE. SYSTÈMES, CAPTEURS, ACQUISITION Chapitre 1. Systèmes et contraintes / Jean-Marie NICOLAS Chapitre 2. Géométrie des images et recalage / Jean-Marie NICOLAS et Jordi INGLADA Chapitre 3. Physique de la mesure optique / Olivier HAGOLLE Chapitre 4. Physique de la mesure radar / Jean-Claude SOUYRIS DEUXIÈME PARTIE. TRAITEMENT ET PHYSIQUE DES DONNÉES Chapitre 5. Techniques de traitement d’image pour la télédétection / Florence TUPIN , Jordi INGLADA et Grégoire MERCIER Chapitre 6. Traitements de données optiques / Devis TUIA Chapitre 7. Modèles et traitements du signal radar / Florence TUPIN, Jean-Marie NICOLAS et Jean-Claude SOUYRIS TROISIÈME PARTIE. APPLICATIONS : MESURES, EXTRACTION, COMBINAISON ET FUSION D’INFORMATIONS Chapitre 8. Analyse de séries multitemporelles et détection de changements / Grégoire MERCIER et Florence TUPIN Chapitre 9. Mesures de l’élévation / Michel ROUX , Olivier DE JOINVILLE, Florence TUPIN et Jean-Marie NICOLAS Chapitre 10. Mesures de déplacement / Yajing YAN, Virginie PINEL , Flavien VERNIER et Emmanuel TROUVÉ Chapitre 11. Assimilation de données pour le suivi des surfaces continentales / Lionel JARLAN et Gilles BOULET Numéro de notice : 22090 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=41896

Voir aussi

• Remote sensing imagery / Florence Tupin (2014)  

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• Imagerie de télédétection, ch 9. Mesures de l’élévation / Michel Roux (2014)

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22090-01	35.00	Livre	Centre de documentation	Télédétection	Disponible

Imagerie de télédétection, ch 9. Mesures de l’élévation / Michel Roux (2014)

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Remote sensing imagery / Florence Tupin (2014)  

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Remote sensing imagery, ch 9. Elevation measurements / Michel Roux (2014)  

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Quality evaluation of 3D city building Models with automatic error diagnosis / Jean-Christophe Michelin in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-7 W2 (2013)  

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Champs de Markov sur graphes pour le traitement des images radar / Florence Tupin (2007)

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Un premier pas vers l'extraction de MNS urbains en interférometrie RSO à haute résolution par fusion de détecteurs / C. Tison in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 176 (Décembre 2004)

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Detection of building outlines based on the fusion of SAR and optical features / Florence Tupin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 58 n° 1-2 (June - December 2003)

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Méthode de correction des effets troposphériques en interferométrie différentielle multi date / F. Chaabane in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 170 (Avril 2003)

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Unsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields / R. Fjortoft in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)

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Road detection in dense urban areas using SAR imagery and the usefulness of multiple views / Florence Tupin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 40 n° 11 (November 2002)

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