Détail de l'auteur
Auteur Jérôme Barbeau |
Documents disponibles écrits par cet auteur (2)
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externes
Using textural and geometric information for an automatic bridge detection system / Roger Trias-Sanz (2004)
Titre : Using textural and geometric information for an automatic bridge detection system Type de document : Article/Communication Auteurs : Roger Trias-Sanz , Auteur ; Nicolas Lomenie, Auteur ; Jérôme Barbeau, Auteur Editeur : Gand [Belgique] : Universiteit Gent Année de publication : 2004 Conférence : ACIVS 2004, Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems 31/08/2004 03/09/2004 Bruxelles Belgique OA Abstracts only Importance : pp 325 - 332 Note générale : bibliographie
PAS DE DOCUMENT AU CDOSLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] géométrie de l'image
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] pont
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) We present some results on systems for automatically detecting bridges in very high-resolution panchromatic satellite images using texture information and geometric models. The system has been tested on 2.5m per pixel and 1m per pixel aerial images processed to have the characteristics of SPOT 5 and Ikonos output. A system using simple geometric models gives good results for bridges over roads and railroads, and very bad results for bridges over larger regions such as rivers. In contrast, a system using a texture-based classification and hand-made rules applied to that classification gives good results for bridges over rivers and railroads, and bad results for bridges over roads. Numéro de notice : C2004-050 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-00136304 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103050 Integrating textural and geometric information for an automatic bridge detection system / Nicolas Lomenie (2003)
Titre : Integrating textural and geometric information for an automatic bridge detection system Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Lomenie, Auteur ; Jérôme Barbeau, Auteur ; Roger Trias-Sanz , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2003 Conférence : IGARSS 2003, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 21/07/2003 25/07/2003 Toulouse France Proceedings IEEE Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] image panchromatique
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] pontRésumé : (auteur) We present some results on systems for automatically detecting bridges in high-resolution satellite images. We had made some preliminary explorations on the use of geometric models to detect bridges and round-abouts in panchromatic, high-resolution ((50 cm)/sup 2/ per pixel) satellite images. We had not yet systematically evaluated the system, but false alarms seemed to be its most important problem. In parallel, we had also built a system, which used local radiometric and textural features to classify terrain pixels into a number of semantically-meaningful classes, and then applied spatial relationships rules to these classes to detect and locate bridges. Validation showed a very low false alarm rate (around 5%), but also a low detection rate (around 40%). Numéro de notice : C2003-049 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2003.1295325 Date de publication en ligne : 10/05/2004 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2003.1295325 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101145