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Titre : Learning surface reconstruction from point clouds in the wild Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Raphaël Sulzer , Auteur ; Renaud Marlet, Directeur de thèse ; Bruno Vallet , Directeur de thèse ; Loïc Landrieu , Encadrant Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 139 p. Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l'Université Gustave EiffelLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] triangulation de Delaunay
[Termes IGN] visibilitéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les technologies d’acquisition 3D récentes permettent de représenter le monde sous la forme de nuages de points 3D. Cependant, ces nuages de points ne sont généralement pas suffisants pour modéliser des processus physiques complexes. Au contraire, de nombreuses applications en sciences et en ingénierie nécessitent une représentation sous la forme d’une surface continue. Dans cette thèse, nous considérons le problème de reconstruction de surface à partir de nuages de points par apprentissage profond supervisé. En particulier, nous nous intéressons à la reconstruction de surface à partir de nuages de points réels, c’est-à-dire générés à partir de mesures effectuées sur le terrain: soit directement avec des scanners 3D, soit indirectement par photogrammétrie. Ces nuages représentent souvent de grandes scènes contenant de multiples objets de formes diverses. Ces nuages peuvent aussi inclure des défauts tels que du bruit d’acquisition, des valeurs aberrantes, un échantillonnage non uniforme ou des données manquantes, ce qui complique la reconstruction d’une surface topologiquement et géométriquement précise. Après avoir été utilisé avec succès pour de nombreuses tâches de vision par ordinateur, l’apprentissage profond supervisé a récemment été appliqué au problème de reconstruction de surface. Cependant, les méthodes courantes souffrent encore de deux principales limitations. Tout d’abord, l’apprentissage profond supervisé nécessite souvent un grand nombre de données annotées. Les nuages de points réels décrivent des objets ou des scènes complexes, ce qui rend la collecte de surfaces réelles coûteuse, ambigüe ou mathématiquement difficile. Deuxièmement, les algorithmes d’apprentissage existants sont souvent trop gourmands en calcul et en mémoire pour traiter des millions de points simultanément. Nous abordons ces deux problèmes en introduisant de nouvelles méthodes d’apprentissage profond supervisé pour traiter des nuages de points à grande échelle avec des caractéristiques du monde réel tout en étant entrainées sur de petits ensembles de données synthétiques. Cette thèse comprend trois contributions principales. Tout d’abord, nous passons en revue et évaluons plusieurs méthodes de reconstruction de surface à partir de nuages de points. En plus des méthodes d’apprentissage, nous évaluons certaines des approches traditionnelles proposées au cours des trois dernières décennies. Pour rendre le problème tractable et produire des résultats géométriquement et topologiquement précis même dans des conditions difficiles, les méthodes sans apprentissage reposent souvent sur des hypothèses sur la structure des nuages de points en entrées ou des surfaces reconstruites. En revanche, les algorithmes de reconstruction de surfaces par apprentissage profond (DSR) apprennent ces hypothèses directement à partir d’un ensemble d’entrainement de nuages de points et des surfaces réelles leur correspondant. Nous évaluons les méthodes d’apprentissage et traditionnelles pour la tâche de reconstruction d’objets à partir de nuages de points avec défauts scannés synthétiquement. Nos résultats montrent que les méthodes DSR sont capables de reconstruire des surfaces précises et complètes à partir de nuages de points présentant un degré modéré de défauts atténués, à condition que ces défauts soient présents pendant l’entrainement. Cependant, la qualité de la reconstruction pour les nuages de points avec défauts non présents dans l’ensemble d’entrainement est souvent moins bonne que celle des méthodes sans apprentissage. Les méthodes sans apprentissage, en revanche, sont d’une grande robustesse aux défauts, même avec une paramétrisation constante pour différentes entrées. Un autre défaut de la plupart des méthodes DSR est le fait qu’elles ignorent la pose des capteurs et n’opèrent que sur la position des points. La visibilité des capteurs contient pourtant des informations importantes sur l’occupation de l’espace et l’orientation de la surface. Nous présentons deux façons simples d’enrichir les nuages de points avec des informations de visibilité, qui peuvent être directement exploitées par des réseaux de reconstruction de surface en ne nécessitant qu’une adaptation minimale. Nous montrons que les modifications proposées améliorent systématiquement la précision des surfaces générées ainsi que la capacité des réseaux à généraliser à des nouveaux domaines. Nous publions également les versions scannées synthétiquement de base de données de formes 3D largement utilisées, afin d’encourager le développement d’algorithmes DSR capables d’utiliser les informations de visibilité. Enfin, nous présentons une nouvelle méthode de reconstruction de surface basée sur l’apprentissage et tenant compte de la visibilité pour les nuages de points réels à grande échelle. Notre méthode repose sur une triangulation 3D de Delaunay (3DT) dont les cellules sont classées comme intérieur ou extérieur de la surface recherchée par un réseau de convolution sur graphe (GNN) et un modèle énergétique résolvable avec une coupe de graphe. Le GNN utilise à la fois des attributs géométriques locaux et des informations de visibilité pour apprendre un modèle de visibilité à partir d’une petite quantité de données de formes synthétiques tout en généralisant aux acquisitions réelles. Numéro de notice : 17753 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/03/2023 En ligne : https://hal.science/tel-03968622v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103164
Titre : Learning to represent and reconstruct 3D deformable objects Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jan Bednarik, Auteur ; Pascal Fua, Directeur de thèse ; M. Salzmann, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2022 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences, Ecole Polytechnique Fédérale de LausanneLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cohérence temporelle
[Termes IGN] déformation de surface
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] géométrie de Riemann
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Representing and reconstructing 3D deformable shapes are two tightly linked problems that have long been studied within the computer vision field. Deformable shapes are truly ubiquitous in the real world, whether be it specific object classes such as humans, garments and animals or more abstract ones such as generic materials deforming under stress caused by an external force. Truly practical computer vision algorithms must be able to understand the shapes of objects in the observed scenes to unlock the wide spectrum of much sought after applications ranging from virtual try-on to automated surgeries. Automatic shape reconstruction, however, is known to be an ill-posed problem, especially in the common scenario of a single image input. Therefore, the modern approaches rely on deep learning paradigm which has proven to be extremely effective even for the severely under-constrained computer vision problems. We, too, exploit the success of data-driven approaches, however, we also show that generic deep learning models can greatly benefit from being combined with explicit knowledge originating in traditional computational geometry. We analyze the use of various 3D shape representations for deformable object reconstruction and we distinctly focus on one of them, the atlas-based representation, which turns out to be especially suitable for modeling deformable shapes and which we further improve and extend to yield higher quality reconstructions. The atlas-based representation models the surfaces as an ensemble of continuous functions and thus allows for arbitrary resolution and analytical surface analysis. We identify major shortcomings of the base formulation, namely the infamous phenomena of patch collapse, patch overlap and arbitrarily strong mapping distortions, and we propose novel regularizers based on analytically computed properties of the reconstructed surfaces. Our approach counteracts the aforementioned drawbacks while yielding higher reconstruction accuracy in terms of surface normals on the tasks of single view-reconstruction, shape completion and point cloud auto-encoding. We dive into the problematics of atlas-based shape representation even deeper and focus on another pressing design flaw, the global inconsistency among the individual mappings. While the inconsistency is not reflected in the traditional reconstruction accuracy quantitative metrics, it is detrimental to the visual quality of the reconstructed surfaces. Specifically, we design loss functions encouraging intercommunication among the individual mappings which pushes the resulting surface towards a C1 smooth function. Our experiments on the tasks of single-view reconstruction and point cloud auto-encoding reveal that our method significantly improves the visual quality when compared to the baselines. Furthermore, we adapt the atlas-based representation and the related training procedure so that it could model a full sequence of a deforming object in a temporally-consistent way. In other words, the goal is to produce such reconstruction where each surface point always represents the same semantic point on the target ground-truth surface. To achieve such behavior, we note that if each surface point deforms close-to-isometrically, its semantic location likely remains unchanged. Practically, we make use of the Riemannian metric which is computed analytically on the surfaces, and force it to remain point-wise constant throughout the sequence. Our experimental results reveal that our method yields state-of-the-art results on the task of unsupervised dense shape correspondence estimation, while also improving the visual reconstruction quality. Finally, we look into a particular problem of monocular texture-less deformable shape reconstruction, an instance of the Shape-from-Shading problem. We propose a multi-task learning approach which takes an RGB image of an unknown object as the input and jointly produces a normal map, a depth map and a mesh corresponding to the observed part of the surface. We show that forcing the model to produce multiple different 3D representations of the same objects results in higher reconstruction quality. To train the network, we acquire a large real-world annotated dataset of texture-less deforming objects and we release it for public use. Finally, we prove through experiments that our approach outperforms a previous optimization based method on the single-view-reconstruction task. Note de contenu : 1- Introduction
2- Related work
3- Atlas-based representation for deformable shape reconstruction
4- Shape reconstruction by learning differentiable surface representations
5- Better patch stitching for parametric surface reconstruction
6- Temporally-consistent surface reconstruction using metrically-consistent atlases
7- Learning to reconstruct texture-less deformable surfaces from a single view
8- ConclusionNuméro de notice : 15761 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : Lausanne, EPFL : 2022 DOI : 10.5075/epfl-thesis-7974 En ligne : https://doi.org/10.5075/epfl-thesis-7974 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100958 Levé et numérisation du château de Lichtenberg en vue d’une proposition de visite virtuelle du site à des périodes remarquables / Maxime Rocha (2022)
Titre : Levé et numérisation du château de Lichtenberg en vue d’une proposition de visite virtuelle du site à des périodes remarquables Type de document : Mémoire Auteurs : Maxime Rocha, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2022 Importance : 66 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSALangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Alsace (France administrative)
[Termes IGN] château
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] patrimoine culturel
[Termes IGN] restitution
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texturage
[Termes IGN] visite virtuelleIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Le château de Lichtenberg se situe à environ 60 km au nord de Strasbourg dans la ville éponyme. Il s’agit d’un château datant du 13ème siècle. L’objectif de ce projet est de faire connaître ce site à un plus large public. Pour cela, nous allons utiliser le nuage de points obtenus grâce aux acquisitions effectuées ainsi que des modèles 3D construits sur la base de différents documents d’archives tels que des photographies ou encore des plans afin de créer une vidéo de visite virtuelle. Cette vidéo parcourra l’ensemble du site de nos jours jusqu’à sa création au 13ème siècle et sera diffusée dans l’auditorium présent sur le site. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Acquisition et traitement des données du château de Lichtenberg
3- Modélisation 3D des bâtiments
conclusionNuméro de notice : 24094 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4882/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102565
Titre : Location retrieval using qualitative place signatures of visible landmarks Type de document : Article/Communication Auteurs : Lijun Wei , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Anthony Cohn, Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 52 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] lieu géométrique
[Termes IGN] point de repère
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] relation spatialeRésumé : (auteur) Location retrieval based on visual information is to retrieve the location of an agent (e.g. human, robot) or the area they see by comparing the observations with a certain form of representation of the environment. Existing methods generally require precise measurement and storage of the observed environment features, which may not always be robust due to the change of season, viewpoint, occlusion, etc. They are also challenging to scale up and may not be applicable for humans due to the lack of measuring/imaging devices. Considering that humans often use less precise but easily produced qualitative spatial language and high-level semantic landmarks when describing an environment, a qualitative location retrieval method is proposed in this work by describing locations/places using qualitative place signatures (QPS), defined as the perceived spatial relations between ordered pairs of co-visible landmarks from viewers' perspective. After dividing the space into place cells each with individual signatures attached, a coarse-to-fine location retrieval method is proposed to efficiently identify the possible location(s) of viewers based on their qualitative observations. The usability and effectiveness of the proposed method were evaluated using openly available landmark datasets, together with simulated observations by considering the possible perception error. Numéro de notice : P2022-009 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2208.00783 Date de publication en ligne : 26/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.00783 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101879 Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
[article]
Titre : Mapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiyu Liu, Auteur ; David Freudenberger, Auteur ; Lim Samsung, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1867 - 1897 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] écosystème forestier
[Termes IGN] Google Earth Engine
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] incendie
[Termes IGN] Indien (océan)
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] utilisation du sol
[Termes IGN] zone sinistréeRésumé : (auteur) In Australia, fire has become part of the natural ecosystem. Severe fires have devastated Australia's unique forest ecosystems due to the global climate change. In this study, we integrated a multi-resolution segmentation method and a hierarchical classification framework based on expert-based knowledge to classify the burned areas and land-uses in Kangaroo Island, South Australia. Using an object-based image classification framework that combines colour and shape features from input layers, we demonstrated that the objects segmented from the multi-source data lead to a higher accuracy in classification with an overall accuracy of 90.2% and a kappa coefficient of 85.2%. On the other hand, the single source data from post-fire Landsat-8 imagery showed an overall accuracy of 87.4% which is also statistically acceptable. According to our experiment results, more than 30.44% of the study area was burned during the 2019–2020 ‘Black-Summer’ fire season in Australia. Among the burned areas, high severity accounted for 12.14%, moderate severity for 11.48%, while low severity was 6.82%. For unburned areas, farmland accounted for 45.52% of the study area, of which about one-third was affected by the disturbances other than fire. The remaining area consists of 19.42% unaffected forest, 3.48% building and bare land, and 1.14% water. The comparison analysis shows that our object-based image classification framework takes full advantage of the multi-source data and generates the edges of burned areas more clearly, which contributes to the improved fire management and control. Numéro de notice : A2022-873 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2098066 Date de publication en ligne : 02/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2098066 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102171
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 13 (2022) . - pp 1867 - 1897[article]MLMT-CNN for object detection and segmentation in multi-layer and multi-spectral images / Majedaldein Almahasneh in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)PermalinkModalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)PermalinkModélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)PermalinkPermalinkMonitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkMonitoring leaf phenology in moist tropical forests by applying a superpixel-based deep learning method to time-series images of tree canopies / Guangqin Song in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkPermalinkMulti-view urban scene classification with a complementary-information learning model / Wanxuan Geng in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 1 (January 2022)PermalinkA multipath and thermal noise joint error characterization and exploitation for low-cost GNSS PVT estimators in urban environment / Eustachio Roberto Matera (2022)PermalinkNon-linear GNSS signal processing applied to land observation with high-rate airborne reflectometry / Hamza Issa (2022)PermalinkNovel fuzzy clustering algorithm with variable multi-pixel fitting spatial information for image segmentation / Hang Zhang in Pattern recognition, vol 121 (January 2022)PermalinkA novel unmixing-based hypersharpening method via convolutional neural network / Xiaochen Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 60 n° 1 (January 2022)PermalinkA PCA-PD fusion method for change detection in remote sensing multi temporal images / Soltana Achour in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkPhotogrammetric 3D mobile mapping of rail tracks / Philipp Glira in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkPhotogrammetric point clouds: quality assessment, filtering, and change detection / Zhenchao Zhang (2022)PermalinkPreparation of the VENµS satellite data over Israel for the input into the GRASP data treatment algorithm / Maeve Blarel (2022)PermalinkPython software to transform GPS SNR wave phases to volumetric water content / Angel Martín in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkLe radar révèle des montagnes cachées / Laurent Polidori in Géomètre, n° 2198 (janvier 2022)PermalinkPermalinkRecursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner / Sören Vogel in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkScaling up and evaluating surface reconstruction from point clouds of open scenes / Yanis Marchand (2022)PermalinkPermalinkSenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkSimulation of the meltwater under different climate change scenarios in a poorly gauged snow and glacier-fed Chitral River catchment (Hindukush region) / Huma Hayat in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])PermalinkStudying informativeness of satellite image texture for sea ice state retrieval using deep learning methods / Clément Fougerouse (2022)PermalinkPermalinkThe long-term development of temperate woodland creation sites: from tree saplings to mature woodlands / Elisa Fuentes-Montemayor in Forestry, an international journal of forest research, vol 95 n° 1 (January 2022)PermalinkThe use of volunteer geographic information for producing and maintaining authoritative land use and land cover data / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2022)PermalinkThree-dimensional simulations of rockfalls in Ischia, Southern Italy, and preliminary susceptibility zonation / Massimiliano Alvioli in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkPermalinkPermalinkUrban infrastructure audit: an effective protocol to digitize signalized intersections by mining street view images / Xiao Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)PermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)PermalinkPermalinkVegetation changes in the understory of nitrogen-sensitive temperate forests over the past 70 years / Marina Roth in Forest ecology and management, vol 503 (January-1 2022)PermalinkPermalinkAdaptive feature weighted fusion nested U-Net with discrete wavelet transform for change detection of high-resolution remote sensing images / Congcong Wang in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkEfficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkEstimating timber volume loss due to storm damage in Carinthia, Austria, using ALS/TLS and spatial regression models / Arne Nothdurft in Forest ecology and management, vol 502 (December-15 2021)PermalinkMapping temperate forest tree species using dense Sentinel-2 time series / Jan Hemmerling in Remote sensing of environment, vol 267 (December-15 2021)PermalinkAutomatic extraction of indoor spatial information from floor plan image: A patch-based deep learning methodology application on large-scale complex buildings / Hyunjung Kim in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)Permalink