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Titre : Contributions au RGBD-SLAM Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kathia Melbouci, Auteur ; Michel Dhome, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2017 Importance : 144 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée en vue de l’obtention du grade de Docteur d’université, Formation Doctorale Électronique et Système Spécialité : Vision pour la RobotiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] effet de profondeur cinétique
[Termes IGN] Kinect
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] primitive
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] robot mobile
[Termes IGN] scèneIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Pour assurer la navigation autonome d’un robot mobile, les traitements effectués pour sa localisation doivent être faits en ligne et doivent garantir une précision suffisante pour permettre au robot d’effectuer des tâches de haut niveau pour la navigation et l’évitement d’obstacles. Les auteurs de travaux basés sur le SLAM visuel (Simultaneous Localization And Mapping) tentent depuis quelques années de garantir le meilleur compromis rapidité/précision. La majorité des solutions SLAM visuel existantes sont basées sur une représentation éparse de l’environnement. En suivant des primitives visuelles sur plusieurs images, il est possible d’estimer la position 3D de ces primitives ainsi que les poses de la caméra. La communauté du SLAM visuel a concentré ses efforts sur l’augmentation du nombre de primitives visuelles suivies et sur l’ajustement de la carte 3D, afin d’améliorer l’estimation de la trajectoire de la caméra et les positions 3D des primitives. Cependant, la localisation par SLAM visuel présente souvent des dérives dues au cumul d’erreurs, et dans le cas du SLAM visuel monoculaire, la position de la caméra n’est connue qu’à un facteur d’échelle près. Ce dernier peut être fixé initialement mais dérive au cours du temps. Pour faire face à ces limitations, nous avons centré nos travaux de thèse sur la problématique suivante : intégrer des informations supplémentaires dans un algorithme de SLAM visuel monoculaire afin de mieux contraindre la trajectoire de la caméra et la reconstruction 3D. Ces contraintes ne doivent pas détériorer les performances calculatoires de l’algorithme initial et leur absence ne doit pas mettre l’algorithme en échec. C’est pour cela que nous avons choisi d’intégrer l’information de profondeur fournie par un capteur 3D (e.g. Microsoft Kinect) et des informations géométriques sur la structure de la scène. La première contribution de cette thèse est de modifier l’algorithme SLAM visuel monoculaire proposé par Mouragnon et al.(2006b) pour prendre en compte la mesure de profondeur fournie par un capteur 3D, en proposant particulièrement un ajustement de faisceaux qui combine, d’une manière simple, des informations visuelles et des informations de profondeur. La deuxième contribution est de proposer une nouvelle fonction de coût du même ajustement de faisceaux qui intègre, en plus des contraintes sur les profondeurs des points, des contraintes géométriques d’appartenance aux plans de la scène. Les solutions proposées ont été validées sur des séquences de synthèse et sur des séquences réelles, représentant des environnements variés. Ces solutions ont été comparées aux récentes méthodes de l’état de l’art. Les résultats obtenus montrent que les différentes contraintes développées permettent d’améliorer significativement la précision de la localisation du SLAM. De plus, les solutions proposées sont faciles à déployer et peu couteuses en temps de calcul. Note de contenu : Introduction
1 - Notions de base
2 - Etat de l’art des méthodes SLAM
3 - RGBD-SLAM : SLAM augmenté par l’information de profondeur
4 - Évaluation expérimentale du RGBD SLAM
5 - GBD-SLAM Contraint : Contrainte d’appartenance aux plans de la scène
6 - Évaluation expérimentale du RGBD-SLAM Contraint
ConclusionNuméro de notice : 21578 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Vision pour la Robotique : Clermont Auvergne : 2017 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017CLFAC006 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90584
Titre : Cross-domain image localization by adaptive feature fusion Type de document : Article/Communication Auteurs : Neelanjan Bhowmik , Auteur ; Li Weng , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Bahman Soheilian , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : POEME / Da Silva, Jean-Claude Conférence : JURSE 2017, Joint urban remote sensing event 06/03/2017 08/03/2017 Lausanne Suisse Proceedings IEEE Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] similitudeRésumé : (auteur) We address the problem of cross-domain image localization, i.e., the ability of estimating the pose of a landmark from visual content acquired under various conditions, such as old photographs, paintings, photos taken at a particular season, etc. We explore a 2D approach where the pose is estimated from geo-localized reference images that visually match the query image. This work focuses on the retrieval of similar images, which is a challenging task for images across different domains. We propose a Content-Based Image Retrieval (CBIR) framework that adaptively combines multiple image descriptions. A regression model is used to select the best feature combinations according to their spatial complementarity, globally for a whole dataset as well as adaptively for each given image. The framework is evaluated on different datasets and the experiments prove its advantage over classical retrieval approaches. Numéro de notice : C2017-028 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2017.7924572 Date de publication en ligne : 11/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2017.7924572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89292 Fully automatic analysis of archival aerial images : Current status and challenges / Sébastien Giordano (2017)
Titre : Fully automatic analysis of archival aerial images : Current status and challenges Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Giordano , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Da Silva, Jean-Claude Conférence : JURSE 2017, Joint urban remote sensing event 06/03/2017 08/03/2017 Lausanne Suisse Proceedings IEEE Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (auteur) Archival aerial images are a unique and relatively unexplored means to generate detailed land-cover information in 3D over the past 100 years. Many long-term environmental monitoring studies can be based on this type of image series. Such data provide a relatively dense temporal sampling of the territories with very high spatial resolution. Furthermore, photogrammetric workflows exist in order to both produce orthoimages and Digital Surface Models, with reasonable interactive actions. However, today, there is no fully automatic pipeline for generating such kind of data. This paper presents the main avenues of research in order to develop such workflow, starting from registration and radiometric issues up to land-cover classification challenges. Numéro de notice : C2017-030 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2017.7924620 Date de publication en ligne : 11/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2017.7924620 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89294
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 / Da Silva, Jean-Claude 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 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 PermalinkNew iterative learning strategy to improve classification systems by using outlier detection techniques / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink3D change detection – Approaches and applications / Rongjun Qin in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 122 (December 2016)PermalinkDu nuage de points à la représentation 3D avec PostGIS / Tom Van Tilburg in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)PermalinkTraitement des nuages de points sous PostGIS / Ludovic Delauné in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)PermalinkRelative importance analysis of Landsat, waveform LIDAR and PALSAR inputs for deciduous biomass estimation / Alyssa Endres in European journal of remote sensing, vol 49 n° 1 (2016)PermalinkAutomatic delineation of built-up area at urban block level from topographic maps / Sebastian Muhs in Computers, Environment and Urban Systems, vol 58 (July 2016)PermalinkGame-based crowdsourcing for image analysis / Hans Van'T Woud in GIM international [en ligne], vol 30 n° 6 (June 2016)PermalinkA computational introduction to digital image processing / Alasdair McAndrew (2016)PermalinkContributions à la segmentation non supervisée d'images hyperspectrales : trois approches algébriques et géométriques / Saadallah El Asmar (2016)PermalinkPermalinkPermalinkIndoor navigation of mobile robots based on visual memory and image-based visual servoing / Suman Raj Bista (2016)PermalinkPointwise approach for texture analysis and characterization from very high resolution remote sensing images / Minh-Tan Pham (2016)PermalinkProjective texturing uncertain geometry: silhouette-aware box-filtered blending using integral radial images / Mathieu Brédif (2016)PermalinkQualification des données Stéréopolis et étude d'un algorithme de détection d'objets / Guillaume Curtet (2016)Permalink