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Foreground-aware refinement network for building extraction from remote sensing images / Zhang Yan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 11 (November 2022)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 88 n° 11 (November 2022) . - pp 731 - 738 Titre : Foreground-aware refinement network for building extraction from remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhang Yan, Auteur ; Wang Xiangyu, Auteur ; Zhang Zhongwei, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 731 - 738 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse visuelle [Termes IGN] attention (apprentissage automatique) [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection de régions [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] jeu de données Résumé : (auteur) To extract buildings accurately, we propose a foreground-aware refinement network for building extraction. In particular, in order to reduce the false positive of buildings, we design the foreground-aware module using the attention gate block, which effectively suppresses the features of nonbuilding and enhances the sensitivity of the model to buildings. In addition, we introduce the reverse attention mechanism in the detail refinement module. Specifically, this module guides the network to learn to supplement the missing details of the buildings by erasing the currently predicted regions of buildings and achieves more accurate and complete building extraction. To further optimize the network, we design hybrid loss, which combines BCE loss and SSIM loss, to supervise network learning from both pixel and structure layers. Experimental results demonstrate the superiority of our network over state-of-the-art methods in terms of both quantitative metrics and visual quality. Numéro de notice : A2022-842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.21-00081R2 Date de publication en ligne : 01/11/2022 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.21-00081R2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102055 [article]

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Segmentation d'image par intégration itérative de connaissances / Mahaman Sani Chaibou Salaou (2019)  

Public Titre : Segmentation d'image par intégration itérative de connaissances Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mahaman Sani Chaibou Salaou, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Mohamed Ali Mahjoub, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2019 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 148 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, Spécialité : Signal, Image et Vision Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] classification basée sur les régions [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] description multiniveau [Termes IGN] détection de régions [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] interprétation automatique [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] superpixel [Termes IGN] zone d'intérêt Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le traitement d’images est un axe de recherche très actif depuis des années. L’interprétation des images constitue une de ses branches les plus importantes de par ses applications socio-économiques et scientifiques. Cependant cette interprétation, comme la plupart des processus de traitements d’images, nécessite une phase de segmentation pour délimiter les régions à analyser. En fait l’interprétation est un traitement qui permet de donner un sens aux régions détectées par la phase de segmentation. Ainsi, la phase d’interprétation ne pourra analyser que les régions détectées lors de la segmentation. Bien que l’objectif de l’interprétation automatique soit d’avoir le même résultat qu’une interprétation humaine, la logique des techniques classiques de ce domaine ne marie pas celle de l’interprétation humaine. La majorité des approches classiques d’interprétation d’images séparent la phase de segmentation et celle de l’interprétation. Les images sont d’abord segmentées puis les régions détectées sont interprétées. En plus, au niveau de la segmentation les techniques classiques parcourent les images de manière séquentielle, dans l’ordre de stockage des pixels. Ce parcours ne reflète pas nécessairement le parcours de l’expert humain lors de son exploration de l’image. En effet ce dernier commence le plus souvent par balayer l’image à la recherche d’éventuelles zones d’intérêts. Dans le cas échéant, il analyse les zones potentielles sous trois niveaux de vue pour essayer de reconnaitre de quel objet s’agit-il. Premièrement, il analyse la zone en se basant sur ses caractéristiques physiques. Ensuite il considère les zones avoisinantes de celle-ci et enfin il zoome sur toute l’image afin d’avoir une vue complète tout en considérant les informations locales à la zone et celles de ses voisines. Pendant son exploration, l’expert, en plus des informations directement obtenues sur les caractéristiques physiques de l’image, fait appel à plusieurs sources d’informations qu’il fusionne pour interpréter l’image. Ces sources peuvent inclure les connaissent acquises grâce à son expérience professionnelle, les contraintes existantes entre les objets de ce type d’images, etc. L’idée de l’approche présentée ici est que simuler l’activité visuelle de l’expert permettrait une meilleure compatibilité entre les résultats de l’interprétation et ceux de l’expert. Ainsi nous retenons de cette analyse trois aspects importants du processus d’interprétation d’image que nous allons modéliser dans l’approche proposée dans ce travail : 1. Le processus de segmentation n’est pas nécessairement séquentiel comme la plus part des techniques de segmentations qu’on rencontre, mais plutôt une suite de décisions pouvant remettre en cause leurs prédécesseurs. L’essentiel étant à la fin d’avoir la meilleure classification des régions. L’interprétation ne doit pas être limitée par la segmentation. 2. Le processus de caractérisation d’une zone d’intérêt n’est pas strictement monotone i.e. que l’expert peut aller d’une vue centrée sur la zone à vue plus large incluant ses voisines pour ensuite retourner vers la vue contenant uniquement la zone et vice-versa. 3. Lors de la décision plusieurs sources d’informations sont sollicitées et fusionnées pour une meilleure certitude. La modélisation proposée de ces trois niveaux met particulièrement l’accent sur les connaissances utilisées et le raisonnement qui mène à la segmentation des images. Note de contenu : Introduction générale 1- Segmentation pour l’interprétation de scène 2- Segmentation par propagation des connaissances 3- Croissance des régions adaptative 4- Similarité des superpixels par apprentissage Conclusions Numéro de notice : 25840 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image et Vision : Ecole Nationale Supérieure Mines-Telecom Atlantique : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02310224 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95181

Recherche d’images basée sur la saillance visuelle pour l’imagerie urbaine / Kamel Guissous (2017)    

Public Titre : Recherche d’images basée sur la saillance visuelle pour l’imagerie urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Conférence : ORASIS 2017, 16e journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur 12/06/2017 16/06/2017 Colleville-sur-Mer France open access proceedings Importance : 8 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] contour [Termes IGN] détection de régions [Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes IGN] vision par ordinateur [Termes IGN] zone saillante 3D Résumé : (auteur) Avec l’augmentation de la taille des bases d’images et de la complexité des descripteurs dans les domaines de la recherche d’images par contenu visuel et de la vision par ordinateur, il est nécessaire de trouver un moyen pour limiter la quantité de données manipulées, tout en conservant leur représentativité. Au lieu d’analyser l’image entière, la sélection des régions qui détiennent l’essence de l’information est une option pertinente pour atteindre cet objectif. Comme la saillance visuelle a pour objectif de sélectionner les zones les plus importantes de l’image pour une tâche donnée, dans cet article, nous proposons d’exploiter des cartes de saillance visuelle pour filtrer les caractéristiques visuelles les plus saillantes de l’image. Une nouvelle approche de saillance visuelle basée sur l’analyse de la distribution locale de l’orientation des contours, en particulier dédiée aux contenus image structurés, comme les images de type streetview de l’environnement urbain, est proposée. Il est évalué pour la recherche d’images par contenu visuel à partir d’un exemple selon trois critères : la qualité de la recherche, le volume des caractéristiques manipulées et le temps de calcul. L’approche proposée peut être exploitée dans diverses applications qui manipulent de grands nombres de caractéristiques visuelles ; ici il est expérimenté dans deux applications : la recherche d’images cross-domain et la localisation de véhicule basée image. Numéro de notice : C2017-032 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://orasis2017.sciencesconf.org/139245/document Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89296

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Multi-agent recognition system based on object based image analysis using WorldView-2 / Fatemeh Tabib Mahmoudi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 80 n° 2 (February 2014)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 80 n° 2 (February 2014) . - pp 161 - 170 Titre : Multi-agent recognition system based on object based image analysis using WorldView-2 Type de document : Article/Communication Auteurs : Fatemeh Tabib Mahmoudi, Auteur ; Farhad Samadzadegan, Auteur ; Peter Reinartz, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 161 - 170 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] classification à base de connaissances [Termes IGN] détection de régions [Termes IGN] image Worldview [Termes IGN] reconnaissance d'objets [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] zone urbaine dense Résumé : (Auteur) In this paper, using spatial and spectral characteristics of the WorldView-2 satellite imagery, capabilities of multi-agent systems are used for solving multiple object recognition difficulties in complex urban areas. The methodology has two main steps: object based image analysis (OBIA) and multi-agent object recognition. In the first step, segmentation and multi-process object classification based on spectral, textura, and structural features are performed. Classified regions are used as an input dataset in the multi-agent system in order to modify object recognition results. According to the results from the object based image analysis process, using contextual relations and structural features, the overall accuracy and Kappa improved by 17.79 percent and 0.253, respectively. Using knowledge-based reasoning and cooperative capabilities of agents in the multi-agent system in this paper most of the remaining difficulties are decreased and values 90.95 percent and 0.876 are obtained for the overall accuracy and Kappa, respectively, of the object recognition results. Numéro de notice : A2014-109 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.80.2.161-170 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.80.2.161-170 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33014 [article]

Automated detection of buildings from single VHR multispectral images using shadow information and graph cuts / Ali Ozgun Ok in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 86 (December 2013)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 86 (December 2013) . - pp 21 - 40 Titre : Automated detection of buildings from single VHR multispectral images using shadow information and graph cuts Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali Ozgun Ok, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 21 - 40 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] détection de régions [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image Geoeye [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] ombre [Termes IGN] segmentation d'image Résumé : (Auteur) In this study, we propose a novel methodology for automated detection of buildings from single very-high-resolution (VHR) multispectral images. The methodology uses the principal evidence of buildings: the shadows that they cast. We model the directional spatial relationship between buildings and their shadows using a recently proposed probabilistic landscape approach. An effective shadow post-processing step is developed to focus on landscapes that belong to building regions. The building regions are detected using an original two-level graph theory approach. In the first level, each shadow region is addressed separately, and building regions are identified via iterative graph cuts designed in two-label partitioning. The final building regions are characterised in a second level in which the previously labelled building regions are subjected to a single-step multi-label graph optimisation performed over the entire image domain. Numerical assessments performed on 16 VHR GeoEye-1 images demonstrate that the proposed approach is highly robust and reliable. A distinctive specialty of the proposed approach is its applicability to buildings with diverse characteristics as well as to VHR images with significantly different illumination properties. Numéro de notice : A2013-703 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.09.004 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.09.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32839 [article]

Automated detection of arbitrarily shaped buildings in complex environments from monocular VHR optical satellite imagery / Ali Ozgun Ok in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 3 Tome 2 (March 2013)  

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Détection et identification de zones de végétation arborée et viticole : utilisation d’images satellite RapidEye et de données BDOrtho / Arnaud Le Bris (2013)

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Introduction au traitement d'images / D. Lingrand (2008)

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Reconstruction 3D de bâtiments à partir de données 2D cadastrales vectorisées et d'images aériennes / Hassan Jibrini (2000) 

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Contribution des pyramides irrégulières en segmentation d'images multirésolution / Pascal Bertolino (1995)  

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Techniques de reconstruction globale par analyse de paires d'images stéréoscopiques / Jean-Marc Vezien (1995)

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Mécanismes de segmentation d'images : de la modélisation à la création d'algorithmes / Christophe Thomas (1992)

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