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Geometric accuracy improvement of WorldView‐2 imagery using freely available DEM data / Mateo Gašparović in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 34 n° 167 (September 2019) . - pp 266 - 281 Titre : Geometric accuracy improvement of WorldView‐2 imagery using freely available DEM data Type de document : Article/Communication Auteurs : Mateo Gašparović, Auteur ; Dino Dobrinić, Auteur ; Damir Medak, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 266 - 281 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] image ALOS [Termes descripteurs IGN] image panchromatique [Termes descripteurs IGN] image Worldview [Termes descripteurs IGN] modèle numérique de surface [Termes descripteurs IGN] orientation du capteur [Termes descripteurs IGN] orthorectification [Termes descripteurs IGN] point d'appui [Termes descripteurs IGN] précision géométrique (imagerie) Résumé : (auteur) This paper provides geometric accuracy improvements for very highresolution WorldView-2 (WV2) Ortho Ready Standard Level-2A (ORS2A) satelliteimages in the panchromatic (PAN) band. The entire process can be divided intotwo steps: (1) sensor orientation, which was conducted on 40 ground controlpoints (GCPs) to determine which sensor model was best depending on variousnumbers of GCPs; and (2) orthorectification, whose main objective was tocompare the accuracy of the process when using different freely available globaldigital elevation models (DEMs). The research showed that a sensor model basedon rational polynomial coefficients (RPCs) with a shift or zero-order biascorrection attained the best geopositioning accuracy during the orientation stepwith the use of seven GCPs. The highest accuracy was achieved for imagesorthorectified with the ALOS World 3D-30 m DEM (AW3D30). Numéro de notice : A2019-497 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12292 date de publication en ligne : 10/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12292 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93759 [article]

Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)  

Public 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, 2018 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] appariement de formes [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] bati [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] distance de Manhattan [Termes descripteurs IGN] estimation de pose [Termes descripteurs IGN] façade [Termes descripteurs IGN] orthorectification [Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme) [Termes descripteurs IGN] point de fuite [Termes descripteurs IGN] réalité augmentée [Termes descripteurs IGN] recalage d'image [Termes descripteurs IGN] recalage de surfaces [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Index. 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 Conclusion Numéro de notice : 21592 Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2018 Organisme de stage : IFSTTAR 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

Parallax-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)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 8 (August 2017) . - pp 4618 - 4637 Titre : Parallax-tolerant aerial image georegistration and efficient camera pose refinement—without piecewise homographies Type de document : Article/Communication Auteurs : Hadi AliAkbarpour, Auteur ; Kannappan Palaniappan, Auteur ; Guna Seetharaman, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 4618 - 4637 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes descripteurs IGN] bruit (théorie du signal) [Termes descripteurs IGN] chambre de prise de vue numérique [Termes descripteurs IGN] compensation par faisceaux [Termes descripteurs IGN] décomposition d'image [Termes descripteurs IGN] géoréférencement [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] métadonnées [Termes descripteurs IGN] orthorectification [Termes descripteurs IGN] reconstruction 3D [Termes descripteurs IGN] structure-from-motion Résumé : (Auteur) We describe a fast and efficient camera pose refinement and Structure from Motion (SfM) method for sequential aerial imagery with applications to georegistration and 3-D reconstruction. Inputs to the system are 2-D images combined with initial noisy camera metadata measurements, available from on-board sensors (e.g., camera, global positioning system, and inertial measurement unit). Georegistration is required to stabilize the ground-plane motion to separate camera-induced motion from object motion to support vehicle tracking in aerial imagery. In the proposed approach, we recover accurate camera pose and (sparse) 3-D structure using bundle adjustment for sequential imagery (BA4S) and then stabilize the video from the moving platform by analytically solving for the image-plane-to-ground-plane homography transformation. Using this approach, we avoid relying upon image-to-image registration, which requires estimating feature correspondences (i.e., matching) followed by warping between images (in a 2-D space) that is an error prone process for complex scenes with parallax, appearance, and illumination changes. Both our SfM (BA4S) and our analytical ground-plane georegistration method avoid the use of iterative consensus combinatorial methods like RANdom SAmple Consensus which is a core part of many published approaches. BA4S is very efficient for long sequential imagery and is more than 130 times faster than VisualSfM, 35 times faster than MavMap, and about 274 times faster than Pix4D. Various experimental results demonstrate the efficiency and robustness of the proposed pipeline for the refinement of camera parameters in sequential aerial imagery and georegistration. Numéro de notice : A2017-501 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2695172 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2017.2695172 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86444 [article]

Autonomous 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)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 82 n° 5 (May 2016) . - pp 377 - 388 Titre : Autonomous ortho-rectification of very high resolution imagery using SIFT and genetic algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Pramod Kumar Konugurthi, Auteur ; Raghavendra Kune, Auteur ; Ravi Nooka, Auteur ; Venkatraman Sarma, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 377 - 388 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes descripteurs IGN] algorithme génétique [Termes descripteurs IGN] appariement d'images [Termes descripteurs IGN] automatisation des processus [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] orthorectification [Termes descripteurs IGN] point d'appui [Termes descripteurs IGN] SIFT (algorithme) Résumé : (Auteur) Ortho-rectification of very high resolution imagery from agile platforms using Rigorous Sensor Model / Rational Functional Model is quite challenging and demands a fair amount of interactivity in Ground Control Point (GCP) identification/selection for refining the model and for final product evaluation. The paper proposes achieving complete automation in the ortho-rectification process by eliminating all the interactive components, and incorporating fault tolerance mechanisms within the model to make the process robust and reliable. The key aspects proposed in this paper are: two stage Scale Invariant Feature Transform (SIFT) based matching to obtain a large numbers of checkpoints using much coarser resolution images such as Landsat/ETM+, followed by a GA to select the right combination of minimal GCPS based on minimizing Root Mean Square Error (RMSE) and maximizing the area covered under GCPS, and finally, a decision rule based product evaluation to make the process operate in an "autonomous closed loop mode". The method is generic and has been tested on hundreds of Cartosat-1/2 images, and has achieved above 90% reliability with sub-pixel relative error of reference data. Numéro de notice : A2016-412 Thématique : IMAGERIE Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.14358/PERS.82.5.377 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81279 [article]

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Method for orthorectification of terrestrial radar maps / Marion Jaud in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 97 (November 2014)

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 97 (November 2014) . - pp 185 – 194 Titre : Method for orthorectification of terrestrial radar maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Marion Jaud, Auteur ; Raphaël Rouveure, Auteur ; Patrice Faure, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 185 – 194 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Orthophotographie, orthoimage [Termes descripteurs IGN] image panoramique [Termes descripteurs IGN] image PELICAN [Termes descripteurs IGN] image radar [Termes descripteurs IGN] orthorectification [Termes descripteurs IGN] point d'appui [Termes descripteurs IGN] positionnement par GPS [Termes descripteurs IGN] système de numérisation mobile Résumé : (Auteur) The vehicle-based Pelican radar system is used in the context of mobile mapping. The R-SLAM algorithm allows simultaneous retrieval of the vehicle trajectory and of the map of the environment. As the purpose of Pelican is to provide a means for gathering spatial information, the impact of distortion caused by the topography is not negligible. This article proposes an orthorectification process to correct panoramic radar images and the consequent R-SLAM trajectory and radar map. The a priori knowledge of the area topography is provided by a digital elevation model. By applying the method to the data obtained from a path with large variations in altitude it is shown that the corrected panoramic radar images are contracted by the orthorectification process. The efficiency of the orthorectification process is assessed firstly by comparing R-SLAM trajectories to a GPS trajectory and secondly by comparing the position of Ground Control Points on the radar map with their GPS position. The RMS positioning error moves from 5.56 m for the raw radar map to 0.75 m for the orthorectified radar map. Numéro de notice : A2014-530 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74143 [article]

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Automated geometric correction of multispectral images from high resolution CCD Camera (HRCC) on-board CBERS-2 and CBERS-2B / Chabitha Devarj in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 89 (March 2014)

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Generation of true ortho-images based on virtual worlds: Learning aspects / Eduardo J. Piatti in Photogrammetric record, vol 29 n° 145 (March - May 2014)  

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Region-based automatic building and forest change detection on Cartosat-1 stereo imagery / Jing Tian in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 79 (May 2013)

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Rational function model in processing historical aerial photographs / Ruijin Ma in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 4 (April 2013)  

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Application of RPC model in orthorectification of spaceborne SAR imagery / G. Zhang in Photogrammetric record, vol 27 n° 137 (March - May 2012)  

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Réduction du chatoiement et apport des données ASAR Envisat et MNE SRTM à la cartographie hydrostructurale du bassin côtier de l'Agnéby (Sud-Est de la côte d'Ivoire) / T. Assoma in Photo interpretation, European journal of applied remote sensing, vol 47 n° 4 (décembre 2011)

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Elaboration d'une orthophoto historique sur l'ensemble de la Suisse / L. Berset in Géomatique suisse, vol 109 n° 9 (01/09/2011)

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Manuel d'archéologie / François Djindjian (2011)

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Orthorectification of VHR optical satellite data exploiting the geometric accuracy of TerraSAR-X data / Peter Reinartz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 1 (January - February 2011)

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vol 31 n° 13 - July /2010 - Special issue : Satellite observations of the Wenchuan earthquake of 12 may 2008 (Bulletin de International Journal of Remote Sensing IJRS) / R. Singh

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