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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > restauration d'image > correction d'image
correction d'imageSynonyme(s)rectification d'imageVoir aussi |
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Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)
Titre : Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Antoine Fond, Auteur ; Marie-Odile Berger, Directeur de thèse Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2018 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du doctorat de l'Université de Lorraine, Ecole doctorale IAEM Lorraine, mention Informatique, 2018Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] distance de Manhattan
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] point de fuite
[Termes IGN] réalité augmentée
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] recalage de surfaces
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans cette thèse, on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain, mais aussi des objets d’intérêt pour les applications de réalité augmentée. On cherche donc à partir d’une seule image à calculer la pose de la caméra par rapport à une base de données de bâtiments références connus. On décompose le problème en deux parties : trouver les références visibles dans l’image courante (reconnaissance de lieux) et calculer la pose de la caméra par rapport à eux. Les approches classiques de ces deux sous-problèmes sont mises en difficultés dans les environnements urbains à cause des forts effets perspectives, des répétitions fréquentes et de la similarité visuelle entre façades. Si des approches spécifiques à ces environnements ont été développés qui exploitent la grande régularité structurelle de tels milieux, elles souffrent encore d’un certain nombre de limitations autant pour la détection et la reconnaissance de façades que pour le calcul de pose par recalage de modèle. La méthode originale développée dans cette thèse s’inscrit dans ces approches spécifiques et vise à dépasser ces limitations en terme d’efficacité et de robustesse aux occultations, aux changements de points de vue et d’illumination. Pour cela, l’idée principale est de profiter des progrès récents de l’apprentissage profond par réseaux de neurones convolutionnels pour extraire de l’information de haut-niveau sur laquelle on peut baser des modèles géométriques. Notre approche est donc mixte Bottom-Up/Top-Down et se décompose en trois étapes clés. Nous proposons tout d’abord une méthode d’estimation de la rotation de la pose de caméra. Les 3 points de fuite principaux des images en milieux urbains, dits points de fuite de Manhattan sont détectés grâce à un réseau de neurones convolutionnels (CNN) qui fait à la fois une estimation de ces points de fuite, mais aussi une segmentation de l’image relativement à eux. Une second étape de raffinement utilise ces informations et les segments de l’image dans une formulation bayésienne pour estimer efficacement et plus précisément ces points. L’estimation de la rotation de la caméra permet de rectifier les images et ainsi s’affranchir des effets de perspectives pour la recherche de la translation. Dans une seconde contribution, nous visons ainsi à détecter les façades dans ces images rectifiées et à les reconnaître parmi une base de bâtiments connus afin d’estimer une translation grossière. Dans un souci d’efficacité, on a proposé une série d’indices basés sur des caractéristiques spécifiques aux façades (répétitions, symétrie, sémantique) qui permettent de sélectionner rapidement des candidats façades potentiels. Ensuite, ceux-ci sont classifiés en façade ou non selon un nouveau descripteur CNN contextuel. Enfin la mise en correspondance des façades détectées avec les références est opérée par un recherche au plus proche voisin relativement à une métrique apprise sur ces descripteurs [...] Note de contenu : Introduction
1 - Etat de l'art
2 - Estimation des points de fuite de Manhattan
3 - Proposition de façades pour la détection et la reconnaissance de bâtiments
4 - Segmentation et recalage de façade conjoint
ConclusionNuméro de notice : 21592 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2018 Organisme de stage : IFSTTAR nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018LORR0028 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90630 Testing, analysis and improvement of FGI-NLS Sentinel-2 data processing chain for land use applications / Emile Blettery (2018)
Titre : Testing, analysis and improvement of FGI-NLS Sentinel-2 data processing chain for land use applications Type de document : Mémoire Auteurs : Emile Blettery , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 49 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] détection des nuages
[Termes IGN] données Copernicus
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] nébulosité
[Termes IGN] portabilité
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] valorisation des donnéesIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) L’établissement de cartes d’occupation du sol détaillées et mises à jour de manière efficace est devenu un enjeu essentiel dans le cadre des réflexions sur un développement et une production durables. C’est pour répondre à ce besoin que l’Institut de Recherche Géospatiale de Finlande a pris part au projet ”Integration of large multisource point cloud and image datasets for adaptive map updating” mis en oeuvre par l’Académie de Finlande. Dans le cadre de ce projet, une méthode de traitement automatique à grande échelle des données Copernicus (données satellites de l’ESA) a été mise en place. C’est dans le cadre du développement de cette méthode de traitement que s’inscrit mon travail. Il m’a été demandé de participer de différentes manières au processus pour les données Sentinel-2 :
— tester le processus de manière poussée, s’assurer de sa portabilité multi-plateforme et proposer des solutions pour améliorer sa parallélisation,
— évaluer le masque nuagique utilisé pour le moment (Sen2Cor) et proposer un paramétrage plus efficace,
— tester une autre méthode de masquage (FMask) comme potentielle alternative à la méthode existante déjà intégrée au processus global,
— développer des méthodes de mise en valeur des résultats en sortie du processus.
Ces travaux ont donc été l’occasion de développer mes compétences en télédétection par images satellites, en masques nuagiques, en python et bash.Note de contenu : Introduction
1- Work context
2- Code improvement and systematic testing
3- Sen2Cor cloud mask analysis
4- Fmask cloud mask: a better option?
5- Results highlighting
ConclusionNuméro de notice : 21828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : National Land Survey - Finnish Geospatial Research Institute (Finlande) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91342 Documents numériques
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Testing, analysis and improvement ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Tight integration of INS/Stereo VO/Digital map for land vehicle navigation / Fei Liu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : Tight integration of INS/Stereo VO/Digital map for land vehicle navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Fei Liu, Auteur ; Yashar Balazadegan, Auteur ; Yang Gao, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 15 - 23 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] centrale inertielle
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] erreur instrumentale
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] navigation à l'estime
[Termes IGN] odomètre
[Termes IGN] système de numérisation mobileRésumé : (Auteur) This paper proposes a method for tight integration of IMU (Inertial Measurement Unit), stereo VO (Visual Odometry) and digital map for land vehicle navigation, which effectively limits the quick drift of DR (Dead Reckoning) navigation system. In this method, the INS provides the dynamic information of the land vehicle, which is used to predict the position and attitude of cameras in order to obtain the predicted pixel coordinates of features on the image. The difference between the measured and predicted pixel coordinates is used to reduce the accumulated errors of INS. To implement the proposed method, an Extended Kalman filter (EKF) is first used to integrate the inertial and visual sensor data. The integrated solution of position, velocity and azimuth is then applied by fuzzy logic map matching (MM) to project the vehicle location on the correct road link. The projected position on the road link and the road link azimuth can finally be used to reduce the dead reckoning drifts. In this way, the accumulated system errors can be significantly reduced. The testing results indicate that the horizontal RMSE (root-mean-square-error) of the proposed method is less than 20 meters over a traveled distance of five kilometers and the relative horizontal error is below 0.4 percent. Numéro de notice : A2018-020 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.84.1.15 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.1.15 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89167
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 1 (January 2018) . - pp 15 - 23[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Topographic laser ranging and scanning : principles and processing Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Jie Shan, Éditeur scientifique ; Charles K. Toth, Éditeur scientifique Mention d'édition : Second edition Editeur : Boca Raton, New York, ... : CRC Press Année de publication : 2018 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-315-15438-1 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] télémétrie laser aéroporté
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreIndex. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (éditeur) This Second Edition, provides a comprehensive discussion of topographic LiDAR principles, systems, data acquisition, and data processing techniques. This edition presents an introduction and summary of various LiDAR systems and their principles and addresses the operational principles of the different components and ranging methods of LiDAR systems. It discusses the subsequent geometric processing of LiDAR data, with particular attention to quality, accuracy, and meeting standards and addresses the theories and practices of information extraction from LiDAR data, including terrain surface generation, forest inventory, orthoimage generation, building reconstruction, and road extraction. Written by leaders in the field, this comprehensive compilation is a must-have reference book for senior undergraduate and graduate students majoring or working in diverse disciplines, such as geomatics, geodesy, natural resources, urban planning, computer vision, and computer graphics. It is also vital resource for researchers who are interested in developing new methods and need in-depth knowledge of laser scanning and data processing and other professionals may gain the same from the broad topics addressed in this book. Note de contenu : 1. Introduction to Laser Ranging, Profiling, and Scanning
2. Terrestrial Laser Scanners
3. Airborne and Spaceborne Laser Profilers and Scanners
4. LiDAR Systems and Calibration
5. Pulsed Laser Altimeter Ranging Techniques and Implications for Terrain Mapping
6. Georeferencing Component of LiDAR Systems
7. Full-Waveform Analysis for Pulsed Laser Systems
8. Strip Adjustment
9. Accuracy, Quality Assurance, and Quality Control of Light Detection and Ranging Mapping
10. Data Management of Light Detection and Ranging
11. LiDAR Data Filtering and Digital Terrain Model Generation
12. Forest Inventory Using Laser Scanning
13. Integration of LiDAR and Photogrammetric Data: Triangulation and Orthorectification
14. Feature Extraction from Light Detection and Ranging Data in Urban Areas
15. Global Solutions to Building Segmentation and Reconstruction
16. Building and Road Extraction from LiDAR Data
17. Progressive Modeling of 3D Building Rooftops from Airborne LiDAR and Imagery
18. A Framework for Automated Construction of Building Models from Airborne LiDAR Measurements
19. Quality of Buildings Extracted from Airborne Laser Scanning Data—Results of an Empirical Investigation on 3D Building ReconstructionNuméro de notice : 26946 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE/URBANISME Nature : Manuel DOI : 10.1201/9781315154381 En ligne : https://doi.org/10.1201/9781315154381 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102179 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26946-01 33.80 Livre Centre de documentation Photogrammétrie - Lasergrammétrie Disponible 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 Nonlinear bias compensation of ZiYuan-3 satellite imagery with cubic splines / Jinshan Cao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 133 (November 2017)PermalinkA Geometric and Radiometric Simultaneous Correction Model (GRSCM) framework for high-accuracy remotely sensed image preprocessing / Chang Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 9 (September 2017)PermalinkRéduction de l'erreur systématique de mesure géométrique par enrichissement altimétrique des données géographiques / Jean-François Girres in Cartes & Géomatique, n° 233 (septembre - novembre 2017)PermalinkParallax-tolerant aerial image georegistration and efficient camera pose refinement—without piecewise homographies / Hadi AliAkbarpour in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 8 (August 2017)PermalinkIntegration of SSC TerraSAR-X images into multisource rapid mapping / D. Vassilaki in Photogrammetric record, vol 32 n° 158 (June - july 2017)PermalinkCorrection du flou de mouvement sur des images prises de nuit depuis un véhicule de numérisation terrestre / Vincent Daval in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 215 (mai - août 2017)PermalinkHyperspectral and lidar intensity data fusion : A framework for the rigorous correction of illumination, anisotropic effects, and cross calibration / Maximilian Brell in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 5 (May 2017)PermalinkBuilding occlusion detection from ghost images / Guoqing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)PermalinkPermalinkRadiometric correction of airborne radar images over forested terrain with topography / Marc Simard in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 8 (August 2016)PermalinkAutonomous ortho-rectification of very high resolution imagery using SIFT and genetic algorithm / Pramod Kumar Konugurthi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 82 n° 5 (May 2016)PermalinkThe georeferencing of RASAT satellite imagery and some practical approaches to increase the georeferencing accuracy / Mustafa Erdogan in Geocarto international, vol 31 n° 5 - 6 (May - June 2016)PermalinkCorrection of terrestrial LiDAR intensity channel using Oren–Nayar reflectance model: An application to lithological differentiation / Dario Carrea in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 113 (March 2016)PermalinkThin cloud removal based on signal transmission principles and spectral mixture analysis / Meng Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 3 (March 2016)PermalinkPermalink3D leaf water content mapping using terrestrial laser scanner backscatter intensity with radiometric correction / Xi Zhu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 110 (December 2015)PermalinkCorrection of distorsions in YG-12 high-resolution panchromatic images / Yonghua Jiang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 1 (January 2015)PermalinkExtraction de fragments forestiers et caractérisation de leurs évolutions spatio-temporelles pour évaluer l'effet de l'histoire sur la biodiversité : une approche multi-sources / Pierre-Alexis Herrault (2015)PermalinkTopographic correction of ALOS-PALSAR images using InSAR-derived DEM / Anup Das in Geocarto international, vol 30 n° 1 - 2 (January - February 2015)PermalinkRevue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone / Hachem Agili in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)Permalink