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Titre : Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile : application à la reconnaissance de défauts sur ouvrages d’art Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yannick Faula, Auteur ; Véronique Eglin, Directeur de thèse Editeur : Lyon : Institut National des Sciences Appliquées INSA Lyon Année de publication : 2020 Importance : 168 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Lyon opérée au sein de l’INSA de Lyon, Spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection de flou
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] qualité d'image
[Termes IGN] seuillage d'image
[Termes IGN] surveillance d'ouvrage
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] voie ferréeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le réseau ferroviaire français dispose d’une infrastructure de grande ampleur qui se compose de nombreux ouvrages d’art. Ces derniers subissent les dégradations du temps et du trafic et font donc l’objet d’une surveillance périodique pour détecter l’apparition de défauts. Aujourd’hui, cette inspection se fait en grande partie, visuellement par des opérateurs experts. Plusieurs entreprises testent de nouveaux vecteurs d’acquisition photo comme le drone, destinés à la surveillance des ouvrages de génie civil. Dans cette thèse, l’objectif principal est de développer un système capable de détecter, localiser et enregistrer d’éventuels défauts de l’ouvrage. Un grand défi est de détecter des défauts sous-pixels comme les fissures en temps réel pour améliorer l’acquisition. Pour cela, une analyse par seuillage local a été conçue pour traiter de grandes images. Cette analyse permet d’extraire des points d’intérêts (Points FLASH : Fast Local Analysis by threSHolding) où une ligne droite peut se faufiler. La mise en relation intelligente de ces points permet de détecter et localiser les fissures fines. Les résultats de détection de fissures de surfaces altérées issues d’images d’ouvrages d’art démontrent de meilleures performances en temps de calcul et robustesse que les algorithmes existants. En amont de l’étape de détection, il est également nécessaire de s’assurer que les images acquises soient de bonne qualité pour réaliser le traitement. Une mauvaise mise au point ou un flou de bougé sont à bannir. Nous avons développé une méthode réutilisant les calculs de la détection en extrayant des mesures de LocalBinaryPatterns(LBP) afin de vérifier la qualité en temps réel. Enfin, pour réaliser une acquisition permettant une reconstruction photogrammétrique, les images doivent avoir un recouvrement suffisant. Notre algorithme, réutilisant les points d’intérêts de la détection, permet un appariement simple entre deux images sans passer par des algorithmes de type RANSAC. Notre méthode est invariante en rotation, translation et à une certaine plage de changements d’échelle. Après l’acquisition, sur les images de qualité optimale, il est possible d’employer des méthodes plus coûteuses en temps comme les réseaux de neurones à convolution. Ces derniers bien qu’incapables d’assurer une détection de fissures en temps réel peuvent être utilisés pour détecter certains types d’avaries. Cependant, le manque de données impose la constitution de notre propre jeu de données. A l’aide d’approches de classification indépendante (classifieurs SVM one-class), nous avons développé un système flexible capable d’évoluer dans le temps, de détecter puis de classifier les différents types de défauts. Aucun système de ce type n’apparaît dans la littérature pour la détection de défauts sur ouvrages d’art. Les travaux réalisés sur l’extraction de caractéristiques sur des images pour la détection de défauts pourront être utiles dans d’autres applications telles que la navigation de véhicules intelligents ou le word-spotting. Note de contenu :
1. Contexte et motivations
1.1 Introduction
1.2 Contexte industriel : Inspection des ouvrages d’art
1.3 Autres domaines d’application des travaux de thèse
1.4 Contributions
1.5 Organisation du mémoire
2. Détection de défauts : les fissures
2.1 Introduction
2.2 Etat de l’art
2.3 Pré-traitement : super-résolution
2.4 Notre contribution : Les points FLASH
3. Détermination de la qualité de l’acquisition
3.1 Introduction
3.2 Etat de l’art
3.3 Détection du flou en temps réel
3.4 Evaluation pour la détection de fissures
3.5 Conclusion
4. Appariement d’images selon FLASH
4.1 Introduction
4.2 État de l’art
4.3 Contribution
4.4 Évaluation
4.5 Conclusion
5. Détection de défauts : les défauts surfaciques 87
5.1 Introduction
5.2 État de l’art sur la caractérisation de texture et la détection de défauts
5.3 Architecture proposée
5.4 Expérimentations
5.5 Spécialisation sur les éclatements de béton
5.6 Conclusion
6. Autres contributions
6.1 Introduction
6.2 Word Spotting
6.3 Détection de lignes droites et de segments orientés
6.4 Conclusion
7. Conclusion et PerspectivesNuméro de notice : 26519 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Lyon : 2020 Organisme de stage : LIRIS nature-HAL : Thèse En ligne : http://theses.insa-lyon.fr/publication/2020LYSEI077/these.pdf Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97359
Titre : Intelligent Imaging and Analysis Type de document : Monographie Auteurs : DaeEun Kim, Éditeur scientifique ; Dosik Hwang, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 492 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-921-6 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] imagerie médicale
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (éditeur) Imaging and analysis are widely involved in various research fields, including biomedical applications, medical imaging and diagnosis, computer vision, autonomous driving, and robot controls. Imaging and analysis are now facing big changes regarding intelligence, due to the breakthroughs of artificial intelligence techniques, including deep learning. Many difficulties in image generation, reconstruction, de-noising skills, artifact removal, segmentation, detection, and control tasks are being overcome with the help of advanced artificial intelligence approaches. This Special Issue focuses on the latest developments of learning-based intelligent imaging techniques and subsequent analyses, which include photographic imaging, medical imaging, detection, segmentation, medical diagnosis, computer vision, and vision-based robot control. These latest technological developments will be shared through this Special Issue for the various researchers who are involved with imaging itself, or are using image data and analysis for their own specific purposes. Note de contenu : 1- Special features on intelligent imaging and analysis
2- Intelligent evaluation of strabismus in videos based on an automated cover test
3- Application of a real-time visualization method of AUVs in underwater visual localization
4- Volumetric tooth wear measurement of scraper conveyor sprocket using shape from
focus-based method
5- A novel self-intersection penalty term for statistical body shape models and its applications in 3D pose estimation
6- A CNN model for human parsing based on capacity optimization
7- Fast 3D semantic mapping in road scenes †
8- Automated classification analysis of geological structures based on images data and deep learning model
9- Dark spot detection in SAR images of oil spill using segnet
10- A high-resolution texture mapping technique for 3D textured model
11- Image super-resolution algorithm based on dual-channel convolutional neural networks
12- No-reference automatic quality assessment for colorfulness-adjusted, contrast-adjusted, and sharpness-adjusted images using high-dynamic-range-derived features
13- A novel one-camera-five-mirror three-dimensional imaging method for reconstructing the cavitation bubble cluster in a water hydraulic valve
14- Deep residual network with sparse feedback for image restoration
15- An image segmentation method using an active contour model based on improved SPF
and LIF
16- Image segmentation approaches for weld pool monitoring during robotic arc welding
17- A novel discriminating and relative global spatial image representation with applications in CBIR
18- Double low-rank and sparse decomposition for surface defect segmentation of steel sheet
19- A UAV-based visual inspection method for rail surface defects
20- Feature-learning-based printed circuit board inspection via speeded-up robust features and random forest
21- Research progress of visual inspection technology of steel products
22- Fine-grain segmentation of the intervertebral discs from MR spine images using deep convolutional neural networks: BSU-Net
23- Semi-automatic segmentation of vertebral bodies in MR images of human lumbar spinesNuméro de notice : 28500 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03921-921-6 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-921-6 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96897
Titre : Intelligent processing on image and optical information Type de document : Monographie Auteurs : Seakwon Yeom, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 324 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03936-945-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de lignes
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (éditeur) This book focuses on the intelligent processing of images and optical information acquired by various imaging methods. Intelligent image and optical information processing have paved the way for the recent epoch of new intelligence and information era. Certainly, information acquired by various imaging techniques is of tremendous value; thus, an intelligent analysis of them is necessary to make the best use of it. A broad range of research fields is included in this book. Many studies focus on object classification and detection. Registration, segmentation, and fusion are performed between a series of images. Many valuable and up-to-most recent technologies are provided to solve the real problems in selected papers. Note de contenu : 1- Special issue on intelligent processing on image and optical information
2- Change detection of water resources via remote sensing: An L-V-NSCT approach
3- A texture classification approach based on the integrated optimization for parameters and features of gabor filter via hybrid ant lion optimizer
4- Real-time automated segmentation and classification of calcaneal fractures in CT images
5- Automatic zebrafish egg phenotype recognition from bright-field microscopic images using deep convolutional neural network
6- Zebrafish larvae phenotype classification from bright-field microscopic images using a two-tier deep-learning pipeline
7- Unsupervised generation and synthesis of facial images via an auto-encoder-based deep generative adversarial network
8- Detecting green mold pathogens on lemons using hyperspectral images
9- Review on computer aided weld defect detection from radiography images
10- Feature extraction with discrete non-separable shearlet transform and its application to surface inspection of continuous casting slabs
11- A novel extraction method for wildlife monitoring images with wireless multimedia sensor
networks (WMSNs)
12- IMU-aided high-frequency Lidar odometry for autonomous driving
13- Determination of the optimal state of dough fermentation in bread production by using optical sensors and deep learning
14- Multi-sensor face registration based on global and local structures
15- Multifocus image fusion using a sparse and low-rank matrix decomposition for aviator’s night vision Goggle
16- Error resilience for block compressed sensing with multiple-channel transmission
17- Image completion with hybrid interpolation in tensor representation
18- A correction method for heat wave distortion in digital image correlation measurements
based on background-oriented schlieren
19- An effective optimization method for machine learning based on ADAM
20- Boundary matching and interior connectivity-based cluster validity analysisNuméro de notice : 28438 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03936-945-4 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03936-945-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98875
Titre : Introduction to data science and machine learning Type de document : Monographie Auteurs : Keshav Sud, Éditeur scientifique ; Pakize Erdogmus, Éditeur scientifique ; Seifedine Kadry, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 236 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-371-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] langage à objets
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (éditeur) “Introduction to Data Science and Machine Learning” has been created with the goal to provide beginners seeking to learn about data science, data enthusiasts, and experienced data professionals with a deep understanding of data science application development using open-source programming from start to finish. This book is divided into four sections: the first section contains an introduction to the book, the second covers the field of data science, software development, and open-source based embedded hardware; the third section covers algorithms that are the decision engines for data science applications; and the final section brings together the concepts shared in the first three sections and provides several examples of data science applications. Note de contenu : 1- Introductory chapter: clustering with nature-inspired optimization algorithms
2- Best practices in accelerating the data science process in python
3- Software design for success
4- Embedded systems based on open source platforms
5- The K-means algorithm evolution
6- “Set of strings” framework for big data modeling
7- Investigation of fuzzy inductive modeling method in forecasting problems
8- Segmenting images using hybridization of K-means and fuzzy C-means algorithms
9- The software to the soft target assessment
10- The methodological standard to the assessment of the traffic simulation in real time
11- Augmented post systems: Syntax, semantics, and applications
12- Serialization in object-oriented programming languagesNuméro de notice : 28388 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.77469 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.77469 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98687
Titre : Learning 3D generation and matching Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thibault Groueix, Auteur ; Mathieu Aubry, Directeur de thèse Editeur : Paris : Ecole Nationale des Ponts et Chaussées ENPC Année de publication : 2020 Importance : 169 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A doctoral thesis in the domain of automated signal and image processing submitted to École Doctorale Paris-Est
Mathématiques et Sciences et Technologies de l’Information et de la CommunicationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] appariement dense
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] déformation de surface
[Termes IGN] isométrie
[Termes IGN] maillage
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The goal of this thesis is to develop deep learning approaches to model and analyse 3D shapes. Progress in this field could democratize artistic creation of 3D assets which currently requires time and expert skills with technical software. We focus on the design of deep learning solutions for two particular tasks, key to many 3D modeling applications: single-view reconstruction and shape matching. A single-view reconstruction (SVR) method takes as input a single image and predicts the physical world which produced that image. SVR dates back to the early days of computer vision. In particular, in the 1960s, Lawrence G. Roberts proposed to align simple 3D primitives to the input image under the assumption that the physical world is made of cuboids. Another approach proposed by Berthold Horn in the 1970s is to decompose the input image in intrinsic images and use those to predict the depth of every input pixel. Since several configurations of shapes, texture and illumination can explain the same image, both approaches need to form assumptions on the distribution of images and 3D shapes to resolve the ambiguity. In this thesis, we learn these assumptions from large-scale datasets instead of manually designing them. Learning allows us to perform complete object reconstruction, including parts which are not visible in the input image. Shape matching aims at finding correspondences between 3D objects. Solving this task requires both a local and global understanding of 3D shapes which is hard to achieve explicitly. Instead we train neural networks on large-scale datasets to solve this task and capture this knowledge implicitly through their internal parameters.Shape matching supports many 3D modeling applications such as attribute transfer, automatic rigging for animation, or mesh editing.The first technical contribution of this thesis is a new parametric representation of 3D surfaces modeled by neural networks.The choice of data representation is a critical aspect of any 3D reconstruction algorithm. Until recently, most of the approaches in deep 3D model generation were predicting volumetric voxel grids or point clouds, which are discrete representations. Instead, we present an alternative approach that predicts a parametric surface deformation ie a mapping from a template to a target geometry. To demonstrate the benefits of such a representation, we train a deep encoder-decoder for single-view reconstruction using our new representation. Our approach, dubbed AtlasNet, is the first deep single-view reconstruction approach able to reconstruct meshes from images without relying on an independent post-processing, and can do it at arbitrary resolution without memory issues. A more detailed analysis of AtlasNet reveals it also generalizes better to categories it has not been trained on than other deep 3D generation approaches.Our second main contribution is a novel shape matching approach purely based on reconstruction via deformations. We show that the quality of the shape reconstructions is critical to obtain good correspondences, and therefore introduce a test-time optimization scheme to refine the learned deformations. For humans and other deformable shape categories deviating by a near-isometry, our approach can leverage a shape template and isometric regularization of the surface deformations. As category exhibiting non-isometric variations, such as chairs, do not have a clear template, we learn how to deform any shape into any other and leverage cycle-consistency constraints to learn meaningful correspondences. Our reconstruction-for-matching strategy operates directly on point clouds, is robust to many types of perturbations, and outperforms the state of the art by 15% on dense matching of real human scans. Note de contenu : 1- Introduction
2 Related Work
3 AtlasNet: A Papier-Mache Approach to Learning 3D Surface Generation
4 3D-CODED : 3D Correspondences by Deep Deformation
5 Unsupervised cycle-consistent deformation for shape matching
6 ConclusionNuméro de notice : 28310 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Automated signal and image processing : Paris-Est : 2020 Organisme de stage : LIGM DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03127055v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98201 Learning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)PermalinkSuperpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)PermalinkUnsupervised classification of multispectral images embedded with a segmentation of panchromatic images using localized clusters / Ting Mao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)PermalinkResidences information extraction from Landsat imagery using the multi-parameter decision tree method / Yujie Yang in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkSegmenting mangrove ecosystems drone images using SLIC superpixels / Edward Zimudzi in Geocarto international, vol 34 n° 14 ([30/10/2019])PermalinkOptimal segmentation of high spatial resolution images for the classification of buildings using random forests / James Bialas in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkMapping of forest tree distribution and estimation of forest biodiversity using Sentinel-2 imagery in the University Research Forest Taxiarchis in Chalkidiki, Greece / Maria Kampouri in Geocarto international, vol 34 n° 12 ([15/09/2019])PermalinkDevelopment and evaluation of a deep learning model for real-time ground vehicle semantic segmentation from UAV-based thermal infrared imagery / Mehdi Khoshboresh Masouleh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkImplementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets / Daniel A. Griffith in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 9 (September 2019)PermalinkIntegration of LiDAR and multispectral images for rapid exposure and earthquake vulnerability estimation. Application in Lorca, Spain / Yolanda Torres in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 81 (September 2019)Permalink