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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > extraction de traits caractéristiques > détection de contours
détection de contoursSynonyme(s)extraction de contourVoir aussi |
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DEM generation from contours and a low-resolution DEM / Xinghua Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)
[article]
Titre : DEM generation from contours and a low-resolution DEM Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinghua Li, Auteur ; Huanfeng Shen, Auteur ; Ruitao Feng, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 135 - 147 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] MNS ASTER
[Termes IGN] MNS SRTM
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] régularisation
[Termes IGN] représentation discrèteRésumé : (Auteur) A digital elevation model (DEM) is a virtual representation of topography, where the terrain is established by the three-dimensional co-ordinates. In the framework of sparse representation, this paper investigates DEM generation from contours. Since contours are usually sparsely distributed and closely related in space, sparse spatial regularization (SSR) is enforced on them. In order to make up for the lack of spatial information, another lower spatial resolution DEM from the same geographical area is introduced. In this way, the sparse representation implements the spatial constraints in the contours and extracts the complementary information from the auxiliary DEM. Furthermore, the proposed method integrates the advantage of the unbiased estimation of kriging. For brevity, the proposed method is called the kriging and sparse spatial regularization (KSSR) method. The performance of the proposed KSSR method is demonstrated by experiments in Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 30 m DEM and Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) 30 m global digital elevation model (GDEM) generation from the corresponding contours and a 90 m DEM. The experiments confirm that the proposed KSSR method outperforms the traditional kriging and SSR methods, and it can be successfully used for DEM generation from contours. Numéro de notice : A2017-735 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.09.014 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.09.014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88432
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 134 (December 2017) . - pp 135 - 147[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017122 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017123 DEP-EXM Revue Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Extraction du bâti sur le territoire de la wilaya de Blida (Algérie) / Siham Bougdour in Géomatique expert, n° 119 (novembre - décembre 2017)
[article]
Titre : Extraction du bâti sur le territoire de la wilaya de Blida (Algérie) Type de document : Article/Communication Auteurs : Siham Bougdour, Auteur ; Aziz Serradj, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 44 - 54 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] ArcGIS
[Termes IGN] Blida (Algérie)
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] ENVI
[Termes IGN] étalement urbain
[Termes IGN] image Landsat-8
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] image Landsat-MSS
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) [Introduction] La croissance urbaine constitue aujourd'hui une problématique mondiale. Les villes ne cessent de grandir, de se métamorphoser, de s'étaler, mais aussi "de se détruire et de se reconstruire" (Cancellieri J. A., 2015). Pourtant le rythme de cette croissance ne présente pas les mêmes intensités, ni les mêmes directions de dispersion, sur le territoire de la wilaya de Blida. [...] Numéro de notice : A2017-774 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=88828
in Géomatique expert > n° 119 (novembre - décembre 2017) . - pp 44 - 54[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2017061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P002007 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Multiple cues-based active contours for target contour tracking under sophisticated background / Peng Lv in The Visual Computer, vol 33 n°9 (September 2017)
[article]
Titre : Multiple cues-based active contours for target contour tracking under sophisticated background Type de document : Article/Communication Auteurs : Peng Lv, Auteur ; Qingjie Zhao, Auteur ; Yanming Chen, Auteur ; Liujun Zhao, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1103 - 1119 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] couleur (variable spectrale)
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] séquence d'images
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] traçage
[Termes IGN] vidéo numériqueRésumé : (auteur) In this paper, we propose a novel target contour tracking method under sophisticated background using the multiple cues-based active contour model. To locate the target position, a contour-based mean-shift tracker is designed which combines both color and texture information. To reduce the adverse impact of sophisticated background and also accelerate the curve motion, we propose a two-layer-based target appearance model that combines both discriminative pre-learned-based global layer and voting-based local layer. The proposed appearance model is able to extract rough target region from the complex background, which provides important target region information for our active contour model. We subsequently introduce a dynamical shape model to provide prior target shape information for more stable segmentation. To obtain accurate target boundaries, we design a new multiple cues-based active contour model which integrates with target edge, discriminative region, and shape information. The experimental results on 30 video sequences demonstrate that the proposed method outperforms other competitive contour tracking methods under various tracking environment. Numéro de notice : A2017-406 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-016-1268-2 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-016-1268-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86286
in The Visual Computer > vol 33 n°9 (September 2017) . - pp 1103 - 1119[article]Urban building reconstruction from raw LiDAR point data / Cheng Yi in Computer-Aided Design, vol 9x (2017)
[article]
Titre : Urban building reconstruction from raw LiDAR point data Type de document : Article/Communication Auteurs : Cheng Yi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace urbain
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) We present a method for automatic reconstruction of the volumetric structures of urban buildings, directly from raw LiDAR point clouds. Given the large-scale LiDAR data from a group of urban buildings, we take advantage of the “divide-and-conquer” strategy to decompose the entire point clouds into a number of subsets, each of which corresponds to an individual building. For each urban building, we determine its upward direction and partition the corresponding point data into a series of consecutive blocks, achieved by investigating the distributions of feature points of the building along the upward direction. Next, we propose a novel algorithm, Spectral Residual Clustering (SRC), to extract the primitive elements within the contours of blocks from the sectional point set, which is formed by registering the series of consecutive slicing points. Subsequently, we detect the geometric constraints among primitive elements through individual fitting, and perform constrained fitting over all primitive elements to obtain the accurate contour. On this basis, we execute 3D modeling operations, like extrusion, lofting or sweeping, to generate the 3D models of blocks. The final accurate 3D models are generated by applying the union Boolean operations over the block models. We evaluate our reconstruction method on a variety of raw LiDAR scans to verify its robustness and effectiveness. Numéro de notice : A2017-429 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.cad.2017.07.005 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cad.2017.07.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86328
in Computer-Aided Design > vol 9x (2017)[article]Joint classification and contour extraction of large 3D point clouds / Timo Hackel in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)
[article]
Titre : Joint classification and contour extraction of large 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Timo Hackel, Auteur ; Jan Dirk Wegner, Auteur ; Konrad Schindler, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 231 - 245 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) We present an effective and efficient method for point-wise semantic classification and extraction of object contours of large-scale 3D point clouds. What makes point cloud interpretation challenging is the sheer size of several millions of points per scan and the non-grid, sparse, and uneven distribution of points. Standard image processing tools like texture filters, for example, cannot handle such data efficiently, which calls for dedicated point cloud labeling methods. It turns out that one of the major drivers for efficient computation and handling of strong variations in point density, is a careful formulation of per-point neighborhoods at multiple scales. This allows, both, to define an expressive feature set and to extract topologically meaningful object contours.
Semantic classification and contour extraction are interlaced problems. Point-wise semantic classification enables extracting a meaningful candidate set of contour points while contours help generating a rich feature representation that benefits point-wise classification. These methods are tailored to have fast run time and small memory footprint for processing large-scale, unstructured, and inhomogeneous point clouds, while still achieving high classification accuracy. We evaluate our methods on the semantic3d.net benchmark for terrestrial laser scans with
points.Numéro de notice : A2017-515 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.05.012 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.05.012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86476
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 130 (August 2017) . - pp 231 - 245[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017083 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017082 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Rasha Alshehhi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkChange detection of linear features in temporally spaced remotely sensed images using edge-based grid analysis / Arati Paul in Geocarto international, vol 32 n° 6 (June 2017)PermalinkBuilding occlusion detection from ghost images / Guoqing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)PermalinkOn the fusion of lidar and aerial color imagery to detect urban vegetation and buildings / Madhurima Bandyopadhyay in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 2 (February 2017)PermalinkFusion of multi-temporal Sentinel-2 image series and very-high spatial resolution images for detection of urban areas / Cyril Wendl (2017)PermalinkMise en place d’un processus de dessin automatisé de plans d’intérieurs à partir de nuages de points acquis par LIDAR / Léa Talec (2017)PermalinkUrban slum detection using texture and spatial metrics derived from satellite imagery / Divyani Kohli in Journal of spatial science, vol 61 n° 2 (December 2016)PermalinkGuided superpixel method for topographic map processing / Qiguang Miao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 11 (November 2016)PermalinkFast and accurate target detection based on multiscale saliency and active contour model for high-resolution SAR images / Song Tu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 10 (October 2016)PermalinkA robust approach for tree segmentation in deciduous forests using small-footprint airborne LiDAR data / Hamid Hamraz in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 52 (October 2016)Permalink