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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > probabilités > stochastique > méthode de Monte-Carlo > chaîne de Markov
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A geometric stochastic approach based on marked point processes for road mark detection from high resolution aerial images / Olivier Tournaire in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 6 (November - December 2009)
[article]
Titre : A geometric stochastic approach based on marked point processes for road mark detection from high resolution aerial images Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Tournaire , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 12 p. ; pp 621 - 631 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] fonction de Green
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] objet géographique linéaire
[Termes IGN] processus ponctuel marqué
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] signalisation routièreRésumé : (Auteur) Road detection has been a topic of great interest in the photogrammetric and remote sensing communities since the end of the 70s. Many approaches dealing with various sensor resolutions, the nature of the scene or the wished accuracy of the extracted objects have been presented. This topic remains challenging today as the need for accurate and up-to-date data is becoming more and more important. Based on this context, we will study in this paper the road network from a particular point of view, focusing on road marks, and in particular dashed lines. Indeed, they are very useful clues, for evidence of a road, but also for tasks of a higher level. For instance, they can be used to enhance quality and to improve road databases. It is also possible to delineate the different circulation lanes, their width and functionality (speed limit, special lanes for buses or bicycles...). In this paper, we propose a new robust and accurate top_down approach for dashed line detection based on stochastic geometry. Our approach is automatic in the sense that no intervention from a human operator is necessary to initialise the algorithm or to track errors during the process. The core of our approach relies on defining geometric, radiometric and relational models for dashed lines objects. The model also has to deal with the interactions between the different objects making up a line, meaning that it introduces external knowledge taken from specifications. Our strategy is based on a stochastic method, and in particular marked point processes. Our goal is to find the objects configuration minimising an energy function made-up of a data attachment term measuring the consistency of the image with respect to the objects and a regularising term managing the relationship between neighbouring objects. To sample the energy function, we use Green algorithm's; coupled with a simulated annealing to find its minimum. Results from aerial images at various resolutions are presented showing that our approach is relevant and accurate as it can handle the most frequent layouts of dashed lines. Some issues, for instance, such as the relative weighting of both terms of the energy are also discussed in the conclusion. Copyright 2009 International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Inc. (ISPRS). Numéro de notice : A2009-494 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2009.05.005 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.05.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30123
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 64 n° 6 (November - December 2009) . - 12 p. ; pp 621 - 631[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-09061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Problèmes inverses en imagerie et en vision, 1. Volume 1 / A. Mohammad-Djafari (2009)
Titre de série : Problèmes inverses en imagerie et en vision, 1 Titre : Volume 1 Type de document : Monographie Auteurs : A. Mohammad-Djafari, Auteur ; A. Mohammad-Djafari, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Lavoisier Année de publication : 2009 Collection : Traité IC2 - Information - Commande - Communication Sous-collection : Traité Signal et Image Importance : 267 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-1998-4 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] problème inverseIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) La notion de problème inverse est maintenant devenue familière, en particulier dans les domaines de l'imagerie et de la vision par ordinateur. Parmi ces problèmes, on trouve le débruitage, la restauration par déconvolution, la segmentation, la reconstruction 2D ou 3D en tomographie X ou en imagerie micro-onde, la reconstruction de la surface d'un objet 3D en tomographie X ou à partir de ses ombres, la reconstruction de la surface d'une scène 3D à partir de plusieurs photos satellitaires, mais aussi la construction d'une image haute résolution à partir de plusieurs images de basse résolution (super-résolution), l'estimation de mouvement dans une séquence d'images ou encore la séparation de plusieurs images mélangées par des instruments de sensibilités ou de fonctions de transfert différentes. Tous ces sujets sont présentés dans les divers chapitres de ce livre tout en gardant une même méthodologie de l'inversion sous l'angle déterministe (moindres carrés, régularisation) ou probabiliste (modélisation markovienne et estimation bayésienne). Note de contenu : 1 - PROBLEMES INVERSES EN IMAGERIE ET EN VISION
2 - DEBRUITAGE ET DETECTION DE CONTOURS
3 - DECONVOLUTION AVEUGLE D'IMAGE
4 - MARKOV TRIPLETS ET SEGMENTATION D'IMAGES
5 - DETECTION D'OBJETS DANS UNE SCENE
6 - ESTIMATION DE MOUVEMENTNuméro de notice : 20394A Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=41785 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 20394-02A 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 20394-01A 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Problèmes inverses en imagerie et en vision, 2. Volume 2 / A. Mohammad-Djafari (2009)
Titre de série : Problèmes inverses en imagerie et en vision, 2 Titre : Volume 2 Type de document : Monographie Auteurs : A. Mohammad-Djafari, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Lavoisier Année de publication : 2009 Collection : Traité IC2 - Information - Commande - Communication Sous-collection : Traité Signal et Image Importance : 480 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-1999-1 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] modèle de Gauss-Markov
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] tomographieIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) La notion de problème inverse est maintenant devenue familière, en particulier dans les domaines de l'imagerie et de la vision par ordinateur. Parmi ces problèmes, on trouve le débruitage, la restauration par déconvolution, la ségmentation, la reconstruction 2D ou 3D en tomographie X ou en imagerie micro-onde, la reconstruction de la surface d'un objet 3D en tomographie X ou à partir de ses ombres, la reconstruction de la surface d'une scène 3D à partir de plusieurs photos satellitaires, mais aussi la construction d'une image haute résolution à partir de plusieurs images de basse résolution (super-résolution), l'estimation de mouvement dans une séquence d'images ou encore la séparation de plusieurs images mélangées par des instruments de sensibilités ou de fonctions de transfert différentes. Tous ces sujets sont présentés dans les divers chapitres de ce livre tout en gardant une même méthodologie de l'inversion sous l'angle déterministe (moindres carrés, régularisation) ou probabiliste (modélisation markovienne et estimation bayésienne). Note de contenu : 7 - SUPER-RESOLUTION
8 - RECONSTRUCTION DES SURFACES EN TOMOGRAPHIE
9 - APPROCHE BAYESIENNE EN IMAGERIE MICRO-ONDE
10 - RECONSTRUCTION 3D A PARTIR DES OMBRAGES
11 - SEPARATION D'IMAGES
12 - RECONSTRUCTION STEREO
13 - FUSION ET MULTIMODALITENuméro de notice : 20394B Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=41786 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 20394-02B 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible 20394-01B 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible
contenu dans ISPRS Workshop Laserscanning'09, Paris, France, September 1-2, 2009 / Frédéric Bretar (2009)
Titre : A stochastic approach for modelling airborne lidar waveforms Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Michel Roux, Auteur ; Uwe Soergel, Auteur ; et al., Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2009 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38-3/W8 Conférence : ISPRS 2009, Workshop LaserScanning 01/09/2009 02/09/2009 Paris France OA Archives proceedings Importance : pp 201 - 206 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] forme d'onde pleine
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] reconstruction du signal
[Termes IGN] signal laser
[Termes IGN] signal lidarRésumé : (Auteur) In contrast to conventional airborne multi-echo laser scanner systems, full-waveform (FW) lidar systems are able to record the entire emitted and backscattered signals of each laser pulse. Instead of clouds of individual 3D points, FW devices provide ID profiles of the 3D scene, which allows gaining additional and more detailed observations of the illuminated surfaces. Indeed, lidar waveforms are signals consisting of a train of echoes where each of them corresponds to a scattering target of the Earth surface or a group of close objects leading to superimposed signals. Modelling these echoes with the appropriate parametric function is necessary to retrieve physical information about these objects and characterize their properties. Henceforth, the extracted parameters can be useful for subsequent object segmentation and/or classification. This paper presents a stochastic based model to reconstruct lidar waveforms in terms of a set of parametric functions. The model takes into account both a data term which measures the coherence between the proposed configurations and the waveforms, and a regularizing term which introduces physical knowledge on the reconstructed signal. We search for the best configuration of functions by performing a Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo sampler coupled with a stochastic relaxation. Finally, the algorithm is validated on waveforms from several airborne lidar sensors, showing the suitability of the approach even when the traditional assumption of Gaussian decomposition of waveforms is invalid. Numéro de notice : C2009-004 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/3-W8/papers/201_laserscanning09.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65044 A new computationally efficient stochastic approach for building reconstruction from satellite data / Florent Lafarge (2008)
Titre : A new computationally efficient stochastic approach for building reconstruction from satellite data Type de document : Article/Communication Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Mélanie Durupt, Auteur ; Xavier Descombes, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2008 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. 37-B3 Conférence : ISPRS 2008, 21st ISPRS world congress 03/07/2008 11/07/2008 Pékin Chine OA ISPRS Archives Importance : pp 259 - 264 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] bibliothèque de formes
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] simulation PleiadesRésumé : (Auteur) We present a 3D building reconstruction method from satellite images based on a stochastic approach. It consists in reconstructing buildings by assembling simple urban structures extracted from a library of 3D parametric models, as a LEGO°R game. Such a method is particularly well adapted to data of average quality such as high resolution satellite images. The approach is based on a density formulation defined within a Bayesian framework. The configuration which maximizes this density is found using a RJMCMC sampler which is efficient w.r.t. the multiple parametric object recognition problem. Experimental results are shown on complex buildings and dense urban areas using PLEIADES simulations. Numéro de notice : 10668 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/1_pdf/69.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64219 Documents numériques
en open access
10668_isprs_2008_lafarge.pdfAdobe Acrobat PDF Spatio-temporal urban landscape change analysis using the Markov chain model and a modified genetic algorithm / J. Tang in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 28 n°15-16 (August 2007)PermalinkBuilding facade interpretation from uncalibrated wide-baseline image sequences / Helmut Mayer in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 61 n° 6 (February 2007)PermalinkPossibilities and limits of prospective GIS land cover modelling, a compared case study: garretoxes (France) and Alta Alpujarra Granadina (Spain) / Martin Paegelow in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 6 (july 2005)PermalinkLes chaînes de Markov spatialisées comme outil de simulation / Sylvie Ladet in Revue internationale de géomatique, vol 15 n° 2 (juin – août 2005)PermalinkLand covers change detection at coarse spatial scales based on iterative estimation and previous state information / Sylvie Le Hégarat-Mascle in Remote sensing of environment, vol 95 n° 4 (30/04/2005)PermalinkComparison of the structure and accuracy of two land change models / Robert Gilmore Pontius in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 2 (february 2005)PermalinkExtraction automatique des réseaux linéiques a partir d'images satellitaires et aériennes par processus Markov objet / C. Lacoste in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 170 (Avril 2003)PermalinkUnsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields / R. Fjortoft in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)PermalinkPluriGaussian simulations in geosciences with cd-rom / M. Armstrong (2003)PermalinkA framework for automatic recognition of spatial features from mobile mapping imagery / Z. Tu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 68 n° 3 (March 2002)Permalink