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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > extraction de traits caractéristiques
extraction de traits caractéristiquesSynonyme(s)extraction des caractéristiques extraction de primitiveVoir aussi |
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Introduction au traitement d'images / G. Burel (2001)
Titre : Introduction au traitement d'images : simulation sous Matlab Type de document : Guide/Manuel Auteurs : G. Burel, Auteur Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 2001 Collection : Traitement du Signal et de l'Image Importance : 223 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0323-5 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] compression d'image
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] filtrage linéaire
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transmission de données
[Termes IGN] uniformisation d'histogrammeIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : Chapitre 1. Introduction
1.1. Le traitement d'images
1.2. Comment utiliser l'ouvrage ?
1.3. Notions élémentaires concernant Matlab
1.4. Formats d'image en mémoire
1.4.1. Images binaires
1.4.2. Images d'intensités
1.4.3. Images couleur RGB
1.4.4. Images couleur indexées
1.4.5. Changement de format Matlab
1.5. Formats d'image sur disque
1.5.1. Formats utilisés dans l'ouvrage
1.5.2. Sur quelles images réaliser les exemples et exercices ?
1.6. Analyse élémentaire d'image
1.6.1. Histogramme
1.6.2. Egalisation d'histogramme
1.6.3. Coupe selon un segment de droite
Chapitre 2. Filtrage
2.1. Introduction
2.2. Principe du filtrage linéaire
2.3. Réponse fréquentielle d'un filtre
2.4. Synthèse d'un filtre à partir d'une réponse fréquentielle
2.4. 1. Introduction
2.4.2. Normalisation
2.4.3. Synthèse par échantillonnage de la réponse impulsionnelle
2.4.4. Synthèse par échantillonnage de fréquence
2.5. Utilisation de la transformée de Fourier
2.6. Exemples d'applications
2.6.1. Atténuation du bruit
2.6.2. Atténuation du phénomène de moiré
2.7. Filtre médian
Chapitre 3. Détection de contours
3.1. Introduction
3.2. Filtres de Prewitt
3.3. Filtres de Sobel
3.4. Filtres de Roberts
3.5. Comparaison de filtres de détection de contours
3.5.1. Principe de l'expérimentation
3.5.2. Etude théorique
3.6. Calcul d'un détecteur de contours par apprentissage
Chapitre 4. Morphologie mathématique
4.1. Introduction
4.2. Définition par un élément structurant
4.3. Définition par une table de correspondance
4.4. Application à la caractérisation de la forme de chiffres manuscrits
4.4. 1. Contexte
4.4.2. Localisation
4.4.3. Détection des cavités
4.5. Réduction de bruit par filtres morphologiques
Chapitre 5. Images couleur
5.1. Principes généraux
5.1.1. Principes de base de la vision couleur
5.1.2. Synthèse d'images couleur
5.2. Canaux RGB
5.3. Système NTSC
5.4. Système HSV
5.5. Modification des couleurs d'une image
5.6. Filtrage d'une image couleur
Chapitre 6. Restauration d'images
6.1. Principe
6.2. Détermination des paramètres de la dégradation
6.2.1. Modèle du filtre de dégradation
6.2.2. Etude en dimension 1
6.2.3. Généralisation au cas à deux dimensions
6.3. Restauration par filtrage inverse
6.4. Restauration par filtrage de Wiener
6.5. Le problème des effets de bord
6.6. Restauration par estimation et correction des effets de bord
6.7. Restauration par symétrie miroir
6.8. Restauration par transformée cosinus
6.9. Traitement des images flou2, flou3, flou4
6.10. Annexe : La transformée cosinus
Chapitre 7. Recalage d'images
7.1. Description du problème
7.2. Recalage par corrélation
7.3. Recalage par corrélation de phase
7.4. Expérimentation
Chapitre 8. Compression d'images
8.1. Introduction
8.2. Compression par moyennage de blocs
8.3. Compression par transformée linéaire optimale
8.4. Compression par transformée cosinus
8.5. Compression par quantification vectorielle
8.6. Comparaison
Chapitre 9. Reconnaissance de formes
9.1. Introduction
9.2. Calcul de paramètres caractéristiques
9.3. Création des bases d'apprentissage et de test
9.4. Classification par la méthode de la pseudoinverse
9.5. Classification par la méthode du plusprochevoisin
9.6. Exemple de résultats
9.7. Analyse de données
9.7.1. Analyse en composantes principales
9.7.2. Analyse factorielle discriminante
Chapitre 10. Transmissions numériques
10.1. Introduction
10.2. Principe de l'émetteur
10.2.1. Construction du train binaire
10.2.2. Transcodage
10.2.3. Filtrage
10.2.4. Mise sur porteuse
10.3. Canal de transmission
10.4. Principe du récepteur
10.4. 1. Introduction
10.4.2. Démodulation et filtrage
10.4.3. Synchronisation et souséchantillonnage
10.4.4. Transcodage inverse
10.4.5. Récupération de la trame de données et reconstruction de l'image
10.5. Etude de la chaîne de transmission complète
10.6. Exemple de lien entre la compression d'images et la transmission
10.6.1. Principe et résultats de l'expérimentation
10.6.2. Détail de la méthode et programmation
10.7. Annexe A: Fonctions Matlab utiles
10.8. Annexe B : Indications concernant la réalisation du corrélateur
Chapitre 11. Indications et corrigés
11. 1. Introduction (chap. 1 )
11.2. Filtrage (chap. 2)
11.3. Détection de contours (chap. 3)
11.4. Morphologie mathématique (chap. 4)
11.5. Images couleur (chap. 5)
11.6. Restauration d'images (chap. 6)
11.7. Recalage d'images (chap. 7)
11.8. Compression d'images (chap. 8)
11.9. Reconnaissance de formes (chap. 9)
11.10. Transmissions numériques (chap. 10)Numéro de notice : 13018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46237 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13018-01 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 13018-02 DEP-TA Livre Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Multi-image 3d feature and DSM extraction for change detection and building reconstruction / Nicolas Paparoditis (2001)
Titre : Multi-image 3d feature and DSM extraction for change detection and building reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Paparoditis , Auteur ; Grégoire Maillet , Auteur ; Franck Taillandier , Auteur ; Hassan Jibrini , Auteur ; Franck Jung , Auteur ; Laurent Guigues , Auteur ; Didier Boldo , Auteur Editeur : Lisse et Amsterdam : Balkema (August Aimé) Année de publication : 2001 Conférence : Workshop 2001 on Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images 3 01/01/2001 01/01/2001 Importance : pp 217 - 230 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie terrestre
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] Triangulated Irregular Network
[Termes IGN] triangulation de Delaunay
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : 33.70 Photogrammétrie terrestre Résumé : (auteur) This paper describes an original approach and strategy for the automatic surface reconstruction of urban areas from digital aerial multiple views (across track as well as along track). A dense DSM obtained by a merge of all elementary stereopair DSM is first generated. The scene is then splitted in focusing areas using a combined analysis of the image and DSM contents so that each mono-thematic area can be modelled and reconstructed in a different way. The general surface reconstruction approach is based on a concept of multi-image matching guided from object space. Reliable and well located 3D point features are provided by a multi-image template matcher. Reliable 3D line segments within building areas are provided by a multi-image contour matcher. The building and scene surfaces are modelled under TIN form and obtained by a Delaunay triangulation of all 3D point features constrained by the 3D line segments. Numéro de notice : C2001-065 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103331 Documents numériques
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Multi-image 3d feature ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Reconnaissance d'objets par focalisation et détection de changement / Franck Jung (2001)
Titre : Reconnaissance d'objets par focalisation et détection de changement Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Franck Jung , Auteur ; A. Trouve, Directeur de thèse Editeur : Palaiseau : Ecole Polytechnique EP Année de publication : 2001 Importance : 289 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour le titre de docteur de l'école polytechnique, spécialité mathématiques appliquéesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] couple stéréoscopique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] photographie panchromatique
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette étude aborde le problème de la reconnaissance d'objets en utilisant une approche hiérarchique. Dans une première partie, une application réelle sera étudiée ; cette application concerne le problème de la détection de changements. Le but de cette application est de détecter les changements d'une scène rurale à l'aide de couples d'images aériennes stéréoscopiques prises à plusieurs années d'intervalle. Le but final de cette application est la mise à jour de bases de données. Le processus mise en place fournit en sortie un ensemble de zones ayant une forte probabilité de comporter des changements. Chacune de ces zones sera soumise à un opérateur humain ; celui-ci aura le choix de valider le changement proposé et de l'intégrer dans la base de données ou de rejeter le changement. Afin de constituer une aide efficace pour l'opérateur, cet algorithme devra proposer un nombre restreint de zones afin de diminuer le coût en temps d'investigation qui aurait été nécessaire à l'opérateur afin d'examiner méticuleusement l'ensemble de la scène. Les changements étudiés dans ce document concernent la classe bâti. Afin d'isoler les nouveaux bâtiments, l'algorithme mis en place procédera en deux étapes. La première étape, appelée étape de focalisation devra éliminer une grande partie de la scène sans perdre de véritables changements. Cette étape est réalisée à l'aide d'une comparaison de Modèles Numérique d'Elévation (MNE) calculés aux deux dates. Les MNE représentent une information d'élévation pour la scène considérée. Le calcul de MNE est effectué par un algorithme de mise en correspondance stéréoscopique. Cette étape nous fournit des zones de focalisation pouvant être décrites par quatre images : une couple stéréoscopique à l'ancienne date et un couple stéréoscopique à la nouvelle date. La seconde étape consiste à décider si la zone de focalisation calculée contient un changement ou non. Cette décision est prise en classant chaque image dans la classe bâti ou non-bâti. Cette classification est réalisée à l'aide d'un vote d'un nombre important d'arbres de décision construits par apprentissage. Compte-tenu de la résolution relativement faible des images traitées (taille du pixel de 50 cm) et de leur fort bruit (photographies panchromatiques scannées). le processus de décision ne recherchera pas un modèle très détaillé de bâtiment avant de prendre la décision. Ainsi, chaque noeud d'un arbre de décision cherchera la présence d'un graphe de primitive (contours) ayant une probabilité plus élevée d'être présent au sein de la classe bâti qu'au sein de la classe non-bâti. La décision finale est prise en comparant les résultats de la classification aux deux dates.
Dans la seconde partie de cette étude, une approche plus formelle d'une méthode de reconnaissance hiérarchique sera étudiée. Le cadre théorique pose le problème de la construction d'un détecteur "optimal" lorsque l'on dispose d'un ensemble de tests statistiques possédant chacun une puissance et un coût. L'ensemble de ces tests constituent des partitions emboîtées de la classe d'objets étudiée. Il sera supposé, dans ce cadre, que chaque test possède un taux de sous-détection nul ou proche de 0. Ainsi, le détecteur global aura pour tâche de minimiser l'erreur de sur-détection. Une classe de détecteur atteignant l'erreur minimale de sur-détection en sera détaillée. La forme du détecteur minimisant le coût global au sein de cette classe sera explicitée. L'efficacité de cette approche a pu être illustrée sur des données de synthèse dans cette étude et a déjà été utilisée avec succès dans d'autres travaux sur des images réelles.Numéro de notice : 11662 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : mathématiques appliquées : Ecole polytechnique : 2001 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45169 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 11662-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible 11662-02 THESE Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 11662-03 THESE Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Traitement des images de RSO [Radar à Synthèse d'0uverture] / Henri Maître (2001)
Titre : Traitement des images de RSO [Radar à Synthèse d'0uverture] Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Henri Maître, Auteur Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 2001 Collection : Traitement du Signal et de l'Image Importance : 348 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0155-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] chatoiement
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] étalonnage radiométrique
[Termes IGN] filtrage du rayonnement
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] radarclinométrie
[Termes IGN] radargrammétrie
[Termes IGN] rayonnement électromagnétique
[Termes IGN] réflectivité
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] surface de la mer
[Termes IGN] télédétection en hyperfréquence
[Termes IGN] traitement du signalIndex. décimale : 35.22 Télédétection en hyperfréquence - Traitement d'image radar Note de contenu : Introduction
1. Bases physiques de l'imagerie de radar à synthèse d'ouvertureNuméro de notice : 69171 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49274 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 69171-01 35.22 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 69171-02 35.22 Livre Saint-Mandé Dépôt en unité Exclu du prêt Semi-automatic road extraction from a stereo model of large-scale aerial images / Leah Topel in Geomatica, vol 54 n° 3 (September 2000)
[article]
Titre : Semi-automatic road extraction from a stereo model of large-scale aerial images Type de document : Article/Communication Auteurs : Leah Topel, Auteur ; Amnon Krupnik, Auteur Année de publication : 2000 Article en page(s) : pp 275 - 283 Note générale : Bibliographie 1 page Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] extraction semi-automatique
[Termes IGN] grande échelle
[Termes IGN] photographie aérienne
[Termes IGN] réseau routierRésumé : (Auteur) Cet article présente une approche de l'extraction des routes à partir d'images aériennes. L'approche comprend trois concepts clés : l'extraction se fait dans un espace objet tridimensionnel (3D), des images aériennes à grande échelle sont utilisées et tout le processus se déroule dans un environnement semi-automatique. [Des "geometric profiles" (GP) sont générés.] L'intégration de ces concepts dans une procédure photogrammétrique conventionnelle bien établie se conforme à l'exigence primaire du milieu de la cartographie, qui est d'appliquer une procédure efficace tout en maintenant l'exactitude et la fiabilité nécessaires. L'article présente l'idée et les motivations et précise certains résultats expérimentaux. Numéro de notice : A2000-207 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2000-0040 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2000-0040 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21623
in Geomatica > vol 54 n° 3 (September 2000) . - pp 275 - 283[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 035-00031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Advances in Pattern Recognition, Joint IAPR International Workshops SSPR 2000 and SPR 2000, Alicante, Spain, August/September 2000 / Francesc J. Ferri (2000)PermalinkColor image processing and applications / K.N. Plataniotis (2000)PermalinkEin hybrides Meßsystem zur Kalibrierung von Strichteilungen / O. Freide (2000)PermalinkGeomatic methods for the analysis of data in the Earth sciences / Athanasios Dermanis (2000)PermalinkPermalinkKnowledge based system for the automatic extraction of road intersections from aerial images / Nicolas Boichis (2000)PermalinkModelling and representation issues in automated feature extraction from aerial and satellite images / Arcot Sowmya in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 55 n° 1 (January - February 2000)PermalinkOutils pour la reconstruction automatique de bâtiments à partir d'imagerie aérienne / C. Vestri (2000)PermalinkReconstruction 3D de bâtiments à partir de données 2D cadastrales vectorisées et d'images aériennes / Hassan Jibrini (2000)PermalinkReconstruction of building models from maps and laser altimeter data / Uwe Stilla (14/06/1999)PermalinkAcquisition vectorielle 3D de milieux urbains pour les télécommunications mobiles / Yves Léchervy (1999)PermalinkAutomatic extraction and modelling of urban buildings from high resolution aerial images / Matthieu Cord (1999)PermalinkCoopération et fusion d'opérateurs : application au recalage automatique d'objets cartographiques / Pierre Dhérété (1999)PermalinkDigital photogrammetry, 1. Tome 1 / T. Schenk (1999)PermalinkISPRS conference on Automatic extraction of GIS objects from digital imagery, September 8 - 10, 1999, Munich, Germany / Heinrich Ebner (1999)PermalinkReconstruction 3D de bâtiments par génération et traitement de données volumétriques à partir de plusieurs images aériennes à haute résolution / P. Lacaze (1999)PermalinkGenerating street center - lines from inaccurate vector city maps / F. Thomas in Cartography and geographic information systems, vol 25 n° 4 (October 1998)PermalinkExtraction and textural characterization of above-ground areas from aerial stereo pairs: a quality assessment / Caroline Baillard in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 53 n° 2 (April - May 1998)PermalinkExtraction des mises à jour dans les BDG : de l'utilisation de méthodes d'appariement / Thierry Badard in Revue internationale de géomatique, vol 8 n°1-2 (mars – août 1998)PermalinkTobago, a semi-automated approach for the generation of 3-D building models / Armin W. Gruen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 53 n° 2 (April - May 1998)Permalink