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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > analyse texturale
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3D modelling of castles / Sabry F. El Hakim in GIM international, vol 22 n° 3 (March 2008)
[article]
Titre : 3D modelling of castles Type de document : Article/Communication Auteurs : Sabry F. El Hakim, Auteur ; Fabio Remondino, Auteur ; F. Voltolini, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 21 - 25 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] caméra numérique
[Termes IGN] château
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] restauration de bâtiment
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (Auteur) Three-dimensional documentation of heritage buildings is important for conservation, restoration and education. When it comes to complex architectural structures such as castles, no single modelling technique is capable of yielding cost-effective, highly detailed and accurate photo-realism. The authors demonstrate how integration of multiple techniques brings resolution. Copyright Reed Business Information Numéro de notice : A2008-053 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29048
in GIM international > vol 22 n° 3 (March 2008) . - pp 21 - 25[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 061-08031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Classification non supervisée d'image RSO à l'aide d'extremums locaux d'histogramme : applications à la cartographie de la mangrove littorale camerounaise / J. Fotsing in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)
[article]
Titre : Classification non supervisée d'image RSO à l'aide d'extremums locaux d'histogramme : applications à la cartographie de la mangrove littorale camerounaise Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Fotsing, Auteur ; E. Tonye, Auteur ; N. Talla Tankam, Auteur ; T. Kanaa, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 28 - 39 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] Cameroun
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification spectrale
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] image E-SAR
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] mangrove
[Termes IGN] spatiocarte
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (Auteur) À cause de leur caractéristique tout temps, les images radar sont d'une utilité de plus en plus grande dans les zones équatoriales où plane une couverture nuageuse quasi permanente. L'exploitation des images satellitaires radar dans des domaines aussi variés que la recherche géologique et minière, la cartographie forestière et l'urbanisme présente un grand avantage par rapport aux méthodes traditionnelles, puisqu'elle permet de couvrir de très grandes surfaces de façon instantanée. Le but de cette étude est de proposer une nouvelle approche de classification d'images radar à synthèse d'ouverture (RSO) fondée sur la détection des vallées et modes de son histogramme. Cette nouvelle méthode de classification s'inscrit dans la grande famille de classification non supervisée. Nous disposons pour cela d'une image RSO du programme E-SAR de la mangrove littorale camerounaise. Des images de texture sont obtenues à partir des paramètres statistiques de Haralick d'ordre 2 calculés par la méthode d'arbre générique. L'histogramme de l'image de texture est approché par une courbe de régression passant par les sommets de chaque "pic" de l'histogramme sur la base duquel on détecte les minimums (vallées) et les maximums (modes) locaux. Les résultats de cette étude sont pertinents et ils peuvent permettre une meilleure planification de l'évolution des classes d'occupation du sol. L'une des exploitations des résultats de cette nouvelle approche pourrait être la réalisation de la carte des formations végétales dans différentes régions du Cameroun et la production d'une spatiocarte complète du site du Mont Cameroun. Copyright SFPT Numéro de notice : A2008-547 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29617
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 189 (Mars 2008) . - pp 28 - 39[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-08011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P000586 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Disponible Modélisation de la végétation en milieu urbain : détection et caractérisation à partir d'images aériennes haute résolution couleur et infra-rouge / Corina Iovan in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)
[article]
Titre : Modélisation de la végétation en milieu urbain : détection et caractérisation à partir d'images aériennes haute résolution couleur et infra-rouge Type de document : Article/Communication Auteurs : Corina Iovan , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Matthieu Cord, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 17 - 39 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image à ultra haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] peuplement végétal
[Termes IGN] reconnaissance de formesRésumé : (Auteur) Nous présentons dans ce papier un système hiérarchique d'analyse d'images aériennes couleur et infrarouge pour la détection et la caractérisation de la végétation en vue de la modélisation 3D des milieux urbains. Le processus développé commence par une étape de détection de zones de végétation. Nous présentons ensuite une approche reposant sur une méthode de classification supervisée utilisant les Séparateurs à Vastes Marges (SVM) que nous allons comparer aux approches traditionnelles de télédétection utilisant des indices spectraux. Les zones de végétation ainsi localisées sont caractérisées par la suite en fonction de leur morphologie et espèce. La séparation en végétation haute (arbre) et végétation basse (pelouse) repose sur un critère de texture calculé sur le modèle numérique d'élévation (MME). Ensuite, une étape d'extraction de houppiers faisant intervenir un algorithme de croissance de régions intégrant des caractéristiques géométriques des arbres est présentée. Les houppiers ainsi identifiés sont ensuite caractérisés par un ensemble d'indices de texture, qui constitueront les vecteurs de caractéristiques du système de classification d'espèces. La dernière étape de modélisation consiste à extraire des informations géométriques telles que le diamètre de la couronne et la hauteur de l'arbre. L'ensemble des informations ainsi extraites est utilisé pour enrichir un modèle 3D de ville avec des modèles réalistes de végétation. Numéro de notice : A2008-546 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29616
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 189 (Mars 2008) . - pp 17 - 39[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-08011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible IFN-001-P000586 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Disponible Texture feature fusion with neighborhood oscillating tabu search for high resolution image classification / L. Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 3 (March 2008)
[article]
Titre : Texture feature fusion with neighborhood oscillating tabu search for high resolution image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Zhang, Auteur ; Y. Zhao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 323 - 331 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse texturale
[Termes IGN] champ aléatoire de Markov
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] image à résolution métrique
[Termes IGN] image Brodatz
[Termes IGN] image Ikonos
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] oscillationRésumé : (Auteur) Multi-channel Gabor filters (MGFs) and Markov random fields (MRFs) are two common methods for texture analysis. This paper investigates their integration through a novel algorithm using the neighborhood-oscillating tabu search (NOTS) for high-resolution image classification. The NOTS algorithm fuses the texture features extracted by MGF and MRF. This algorithm has been compared with classical methods such as sequential forward selection, sequential forward floating selection, and oscillating search. Experimental results show that the fused MGF/MRF features have much higher discrimination than pure features, and NOTS outperforms other algorithms with either pure or fused features. The stability and effectiveness of the proposed algorithm have been verified using Brodatz, Ikonos, and QuickBird images. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2008-074 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.74.3.323 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.74.3.323 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29069
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 74 n° 3 (March 2008) . - pp 323 - 331[article]Using colour, texture, and hierarchical segmentation for high-resolution remote sensing / Roger Trias-Sanz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 63 n° 2 (March - April 2008)
[article]
Titre : Using colour, texture, and hierarchical segmentation for high-resolution remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : Roger Trias-Sanz , Auteur ; Georges Stamon, Auteur ; Jean Louchet, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 156 - 168 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] espace colorimétrique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] objet cartographique
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] zone ruraleRésumé : (Auteur) Image segmentation can be performed on raw radiometric data, but also on transformed colour spaces, or, for high-resolution images, on textural features. We review several existing colour space transformations and textural features, and investigate which combination of inputs gives best results for the task of segmenting high-resolution multispectral aerial images of rural areas into its constituent cartographic objects such as fields, orchards, forests, or lakes, with a hierarchical segmentation algorithm. A method to quantitatively evaluate the quality of a hierarchical image segmentation is presented, and the behaviour of the segmentation algorithm for various parameter sets is also explored. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2008-113 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2007.08.005 Date de publication en ligne : 24/10/2007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2007.08.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29108
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 63 n° 2 (March - April 2008) . - pp 156 - 168[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-08021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Detection, segmentation and characterisation of vegetation in high-resolution aerial images for 3D city modelling / Corina Iovan (2008)PermalinkLand-cover classification in the Brazilian Amazon with the integration of Landsat ETM+ and Radarsat data / Dong Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°23-24 (December 2007)PermalinkPolygon-based texture mapping for cyber city 3D building models / F. Tsai in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 9-10 (october 2007)PermalinkRegenerating boreal forest structure estimation using SPOT-5 pan-sharpened imagery / A.L. Wunderle in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°19-20 (October 2007)PermalinkDetection and substitution of clouds/hazes and their cast shadows on Ikonos images / Dong Lu in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°17-18 (September 2007)PermalinkThe effectiveness of richness, diversity and dominance textural indices when applied on digital ground photographs using a GIS for landscape visual analysis purposes / A. Tsouchlaraki in Geocarto international, vol 22 n° 3 (September - November 2007)PermalinkCamera laser scanner / Luigi Colombo in GIM international, vol 21 n° 8 (August 2007)PermalinkA filtering strategy for interest point detecting to improve repeatability and information content / Q. Zhu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 5 (May 2007)PermalinkGeneration of orthoimages and perspective views with automatic visibility checking and texture blending / G.E. Karras in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 73 n° 4 (April 2007)PermalinkMapping land cover from detailed aerial photography data using textural and neural network analysis / R. Cots-Folch in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°7-8 (April 2007)Permalink