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Spatial resolution improvement of MERIS images by fusion with TM images / Audrey Minghelli in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 39 n° 7 (July 2001)
[article]
Titre : Spatial resolution improvement of MERIS images by fusion with TM images Type de document : Article/Communication Auteurs : Audrey Minghelli, Auteur ; M. Mangolini, Auteur ; Marcel Petit, Auteur ; Laurent Polidori, Auteur Année de publication : 2001 Article en page(s) : pp 1533 - 1539 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Envisat-MERIS
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] pixelRésumé : (Auteur) The Medium Resolution Imaging Spectrometer (MeRIS) is ready to be launched. Considering its spatial resolution (240 m), potential users will have to face the mixed pixel problem. We propose to improve its resolution by merging MeRIS images with Landsat TM images. The best characteristics of the two images (spatial, spectral, temporal) are then preserved. Numéro de notice : A2001-215 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/36.934083 En ligne : https://doi.org/10.1109/36.934083 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21909
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 39 n° 7 (July 2001) . - pp 1533 - 1539[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-01071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Modifications of Tanaka's illuminated contour method / Patrick Kennelly in Cartography and Geographic Information Science, vol 28 n° 2 (April 2001)
[article]
Titre : Modifications of Tanaka's illuminated contour method Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Kennelly, Auteur ; A.J. Kimerling, Auteur Année de publication : 2001 Article en page(s) : pp 111 - 123 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie numérique
[Termes IGN] carte des pentes
[Termes IGN] contour
[Termes IGN] éclairement lumineux
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] représentation du relief
[Termes IGN] visualisation cartographiqueRésumé : (Auteur) Visualization of topography can be greatly facilitated by the illuminated contour method. This method, popularized in a hand-drafted map byTanaka, uses a gray background with black and white contours. A direction of illumination is assumed, and white contours represent illuminated topography, while black contours represent non-illuminated or shaded areas. Additionally, thickness of contours varies with the cosine of the angle between the azimuth of maximum slope (i.e., aspect) and the azimuth of illumination. We modified Tanaka's method by basing thickness of contour lines on twice the cosine of the angle between the surface normal and the illumination vector. The cosine of this angle is most commonly used in analytical bill shading. In addition, we present maps with changes in other visual variables and offer our evaluations. Lines with gray tones instead of black and white lines do not improve the illumination effect. We believe variations in the colors of contours and background with elevation can visually enforce information regarding topography. Our use of colors for aspect and variations in the width of contours for slope adds information to the map but does not assist with visualization of topography. Numéro de notice : A2001-100 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1559/152304001782173709 En ligne : https://doi.org/10.1559/152304001782173709 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21800
in Cartography and Geographic Information Science > vol 28 n° 2 (April 2001) . - pp 111 - 123[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-01021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible An interactive approach to analytical relief shading / J. Jenny in Cartographica, vol 38 n° 1 - 2 (March 2001)
[article]
Titre : An interactive approach to analytical relief shading Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Jenny, Auteur Année de publication : 2001 Article en page(s) : pp 67 - 75 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie numérique
[Termes IGN] carte interactive
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] estompage automatique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] rayonnement lumineux
[Termes IGN] représentation du relief
[Termes IGN] visualisation cartographiqueRésumé : (Auteur) L'estompage est un moyen de visualisation du relief en cartographie qui peut être produit de manière traditionnelle (dessin manuel) ou par des calculs informatiques. Les logiciels d'estompage existants actuellement ne permettent pas d'adaptations locales de direction de la lumière. La simulation de perspective aérienne ou des modifications manuelles y sont également impossibles. Pour combler ces lacunes, un programme d'estompage assisté par ordinateur à été développé. Il permet à l'utilisateur d'adapter localement les estompages grâce à un contrôle interactif de l'intégralité du processus. Les valeurs de gris du relief y sont définies à partir d'une combinaison de deux méthodes : l'estompage des pentes raides est calculé à partir de l'orientation du relief, et l'estompage des surfaces plus planes est calculé à partir de la réflexion diffuse de la lumière. Par ailleurs, un nouvel algorithme pour la simulation d'effets de perspective aérienne à été utilisé afin d'améliorer ces estompages. Contrairement à d'autres programmes du même type, il s'est avéré que les cartographes ayant une solide expérience manuelle des techniques d'estompage, peuvent ici facilement transférer leurs connaissances au monde digital. Numéro de notice : A2003-220 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3138/F722-0825-3142-HW05 En ligne : https://doi.org/10.3138/F722-0825-3142-HW05 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22516
in Cartographica > vol 38 n° 1 - 2 (March 2001) . - pp 67 - 75[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-01011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Précis de télédétection, 3. Volume 3 Traitements numériques d'images de télédétection / R. Caloz (2001)
Titre de série : Précis de télédétection, 3 Titre : Volume 3 Traitements numériques d'images de télédétection Type de document : Guide/Manuel Auteurs : R. Caloz, Auteur ; Claude Collet, Auteur Editeur : Québec : Université des Réseaux d'Expression Française UREF/AUPELF Année de publication : 2001 Importance : 386 p. Format : 17 x 26 cm + glossaire ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7605-1145-3 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] rehaussement d'image
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] uniformisation d'histogrammeIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : :
Chapitre 1 Introduction
1.1. Généralités
1.1.1. Le traitement numérique dimages, la télédétection et les SIRS
1.1.2. Nature de l'image
1.1.3. Finalité du traitement numérique d'images (TNI)
1.1.4. Fil conducteur de ce manuel
1.2. Images satellitales utilisées
Bibliographie
Chapitre 2 Qu'estce qu'une image ?
2.1. Définitions
2.2. Contenu informatif de l'image
2.2.1. Tons de gris et couleur
2.2.2. Texture
2.2.3. Structure
2.2.4. Relief, ombrage
2.2.5. L'environnement et l'association
Bibliographie
Questions
Chapitre 3 L'image numérique
3.1. Définition et concepts
3.2. Structure de limage numérique
3.2.1. Formats d'images
3.2.2. Structures des formats de limage
3.2.3. L'élément de la matrice: le CNk
3.3. Caractéristiques statistiques d'une image
3.3.1. Histogrammes des niveaux de gris
3.3.2. L'entropie
3.4. Les catégories de traitements
Bibliographie
Questions
Chapitre 4 Restauration et transformations radiométriques
4.1. La problématique
4.2. Éléments de radiométrie Modélisation du cheminement du signal et de ses perturbations
4.2.1. Modélisation des effets atmosphériques
4.2.2. Les influences du radiomètre sur le signal
4.3. Restauration d'images
4.3.1. Défauts de transmission ou de mesure des détecteurs
4.3.2. Dérive des détecteurs
4.3.3. Chatoiement sur l'image radar
4.4. Étalonnage absolu
4.4.1. Transformation des comptes numériques en luminance apparente Étalonnage absolu
4.4.2. Transformation en réflectance apparente
4.5. Transformations réduisant les effets de l'atmosphère et du relief
4.5.1. Compensation des perturbations atmosphériques
4.6. Transformations empiriques ou semiempiriques
4.6.1. Ajustement empirique
4.6.2. Transformations radiométriques basées sur des invariants
4.7. Transformation par modélisation des conditions atmosphériques
4.7.1. Transformation par mesures simultanées au sol
4.8. Compensation des effets de l'éclairement et du relief sur les luminances
4.8.1. Modèle dit lambertien
4.8.2. Modèle anisotrope
4.9. Quelques considérations sur l'application des transformations radiométriques
4.9.1. L'étalonnage des détecteurs
4.9.2. Rehaussements et classifications
4.9.3. Classification
4.9.4. Extraction de paramètres biophysiques
Bibliographie
Questions
Chapitre 5 Transformations géométriques
5.1. La problématique
5.2. Propriétés géométriques implicites de l'image
5.2.1. Géométrie pour une surface plane ou courbe
5.2.2. Géométrie de Vimage avec l'effet du relief
5.3. Rectifications géométriques par transformations polynomiales
5.3. 1. Principes
5.3.2. Transformations polynomiales
5.4. Transformation géométrique pour la création d'une orthoimage
5.4.1. La problématique
5.4.2. Modèle géométrique de t'image en projection axiale
5.4.3. Procédure de création de Forthoimage
5.5. Rééchantillonnage, calcul des luminances de la nouvelle image
5.5.1. Rééchantillonnage par assignation de la luminance au point le " plus proche voisin "
5.5.2. Rééchantillonnage par interpolation bilinéaire .
5.5.3. Rééchantillonnage par interpolation bicubique
Bibliographie
Questions
Chapitre 6 Rehaussements Modifications visuelles de l'image
6.1. La problématique
6.2. Affichage en couleur
6.3. Modification de la taille de l'image
6.3.1. Agrandissement de t'image
6.3.2. Réduction de limage .
6.4. Rehaussement global Anamorphose & histogramme
6.4.1. Les principes
6.4.2. Notions de base sur l'histogramme
6.4.3. Rehaussement par modification de contraste et de luminosité
6.4.4. Rehaussement par spécification d'histogramme
6.5. Rehaussement local: les filtrages Notion de signal
6.5.1. Intérêts des transformations locales
6.5.2. Notions de signal par des exemples
6.5.3. Notion de fréquence spatiale
6.5.4. Éléments de théorie du signal Le produit de convolution
6.6. Les transformées de Fourier (TF)
6.6. 1. Introduction
6.6.2. Le développement en série de Fourier, origine de la TF
6.6.3. Représentation graphique de Vespace fréquentiel
6.6.4. Applications des transformées de Fourier au traitement d'images
6.7. Les transformées en ondelettes (TO)
6.7.1. La problématique
6.7.2. Les transformées de Fourier à fenêtre glissante
6.7.3. Transformée en ondelettes
6.7.4. Décomposition pyramidale
6.7.5. La fonction d'échelle
6.7.6. Algorithme de décomposition et de reconstruction Algorithme de Mallat
6.8. Filtres spatiaux
6.8. 1. Introduction
6.8.2. Mise en oeuvre de l'opérateur de filtrage contextuel
6.9. Filtres linéaires
6.9.1. Filtres passebas
6.9.2. Filtres passehaut
6.9.3. Commentaires
6.10. Filtres non linéaires
6.10.1. Opérateurs statistiques .
6.10.2. Opérateurs logiques
6.11. Filtres adaptatifs ou conditionnels
6.12. Commentaires sur les filtres
6.13. Fusion d'images
6.13.1. Méthodes d'injection globale
6.13.2. Méthodes d'injection différenciée
6.13.3. Commentaires .
6.14. La compression d'images
6.14.1. Introduction .
6.14.2. Compression sans perte
6.14.3. Compression avec perte
6.14.4. Compression avec capacité de reconstruction de t'image
6.15. Conclusion
Bibliographie
Questions
Chapitre 7 Production d`images non spectrales
7.1. Problématique
7.1.1. De la luminance aux indices
7.1.2. Propriétés des indices
7.2. Les indices de végétation
7.2. 1. Introduction
7.2.2. Bases physiques des indices de végétation
7.2.3. Lindice de référence: l'indice foliaire
7.2.4. Indices de végétation sans compensation
7.2.5. Les indices de végétation avec compensation des effets de sol
7.2.6. Indice avec compensation des effets atmosphériques
7.2.7. Indice de végétation avec compensation des effets de sol et des effets atmosphériques
7.2.8. Commentaires
7.3. Les transformations orthogonales
7.3.1. Pourquoi un changement de système d'axes ?
7.3.2. Quelques repères théoriques .
7.4. Le modèle " Tasseled Cap "
7.4.1. Un espace thématique pour le cycle de la végétation
7.4.2. Procédure d'élaboration du modèle " Tasseled Cap "
7.5. Transformation en composantes principales (TCP)
7.5.1. Problématique et principes
7.5.2. Procédure de calcul de la TCP
7.5.3. Illustration de la procédure de calcul de la TCP par un cas à deux dimensions
7.5.4. Exemple d'une transformation en composantes principales d'une miniscène de TM de Landsat
7.5.5. Propriétés et applications de la TCP en télédétection
7.6. Images texturales
7.6.1. L'indice de texture
7.6.2. Aspects thématiques des indices texturaux
7.6.3. Taille de la fenêtre d'auscultation
7.6.4. Quelques indices texturaux du premier ordre
7.6.5. Quelques indices texturaux du deuxième ordre
Bibliographie
Questions
Chapitre 8 Zonages de l'image Détermination de taxons
8.1. Du pixel aux classes thématiques
8.1.1. La problématique
8.1.2. Quelques principes pour le zonage .
8.1.3. Les stratégies du zonage de limage
8.1.4. Procédures de classification
8.1.5. Quelques définitions
8.2. Critères de regroupement en classification multispectrale
8.2.1. La problématique
8.2.2. Ressemblance ou distance spectrale
8.2.3. Appartenance ou critère de décision Seuillage .
8.3. Zonage par classification non dirigée
8.3.1. Problématique
8.3.2. Classification ascendante hiérarchique
8.3.3. Classification séquentielle
8.3.4. Étiquetage thématique Posttraitement
8.4. Zonage par classification dirigée
8.4.1. Situation et définition
8.4.2. Marche à suivre d'une classification dirigée
8.4.3. La notion de signature spectrale
8.4.4. Les catégories de classificateurs
8.4.5. Zonage par segmentation ou seuillage
8.4.6. Classification par la méthode parallélépipédique ou hyperboîte
8.4.7. Méthode barycentrique ou kproche voisin
8.4.8. Classification selon la distance de Mahalanobis
8.4.9. Classification selon le maximum de vraisemblance (MV)
8.4.10. Quelques propriétés du classificateur maximum de vraisemblance
8.5. Classificateurs neuronaux
8.5.1. Introduction
8.5.2. Le neurone artificiel
8.5.3. Propriétés de la sygmoïde
8.5.4. Le réseau de neurones Le perceptron multicouche
8.5.5. Caractéristiques et fonction du perceptron
8.5.6. La fonction de rétropropagation de Ferreur
8.5.7. Le pas ou taux de convergence
8.5.8. Préparation des données
8.5.9. Taille du réseau et de la base d'apprentissage
8.5.10. Application à la classification multispectrale Quelques règles de mise en oeuvre
8.5.11. Illustration de classification par réseau neuronal
8.5.12. Conclusions
8.6. Zonage par croissance de région
8.6.1. Limite de la signature spectrale Apport de la dimension spatiale
8.6.2. Principe et stratégie d'agrégation
8.6.3. Création des germes et naissance des régions
8.6.4. Exemple de classification par croissance de région
8.6.5. Commentaires
8.7. Évaluation de la qualité d'une classification
8.7.1. La problématique
8.7.2. Matrice de confusion
8.7.3. Quelques indicateurs de la qualité de la classification
8.8. Conclusion
Bibliographie
Questions
RéponsesNuméro de notice : 61102C Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45852 Voir aussiRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 61102-01C 35.20 Livre Centre de documentation Télédétection Disponible Two new metrics for evaluating pixel-based change in data sets of global extent due to projection transformation / K.A. Mucahy in Cartographica, vol 37 n° 2 (June 2000)
[article]
Titre : Two new metrics for evaluating pixel-based change in data sets of global extent due to projection transformation Type de document : Article/Communication Auteurs : K.A. Mucahy, Auteur Année de publication : 2000 Article en page(s) : pp 1 - 12 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie
[Termes IGN] cartologie
[Termes IGN] conception cartographique
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] projection sinusoïdaleRésumé : (Auteur) Deux nouvelles métriques sont présentées pour tracer la perte et la duplication de pixels pendant la transformation de bases de données raster discrètes. Les métriques, Pl, et PD, mesurent avec succès la perte de pixels et la duplication de pixels, respectivement, à travers le domaine spatial et fournissent de l'évidence de la propriété de zone égale. PI, et PD sont appliquées à l'examen de projections mondiales à zones égales. L'évaluation traditionnelle de la déformation de projection de carte adresse l'échelle, la zone, la forme et la déformation directionnelle, ce qui est opportun aux méthodes analytiques de projection de point à point qui sont utilisés pour des données vecteur. PL et PD fournissent un moyen supplémentaire d'évaluer la déformation de projection de carte pour des données raster discrètes. Les producteurs et les utilisateurs de données, y compris les chercheurs et des décisionnaires, ignorent souvent que le choix d'une projection de carte puisse affecter le contenu des bases de données et même les résultats de la recherche. La duplication de pixels peut être renversée dans certains cas, mais les pixels perdus sont perdus pour toujours. Les résultats de ce travail indiquent le besoin de changement dans les recommandations cartographiques pour la sélection de projection de carte pour les données raster globales. La projection Sinusoïde, qui a la plus grande déformation angulaire parmi les projections étudiées, serait un choix peu probable pour une base de données globale à zones égales, mais elle expose aucune perte ou duplication de pixels. Numéro de notice : A2000-276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3138/C157-258R-2202-5835 En ligne : https://doi.org/10.3138/C157-258R-2202-5835 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21691
in Cartographica > vol 37 n° 2 (June 2000) . - pp 1 - 12[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-00021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Ein hybrides Meßsystem zur Kalibrierung von Strichteilungen / O. Freide (2000)PermalinkPlate-forme pour traitement d'images RSO complexes / Allal Guesmia (2000)PermalinkDevelopment of polygon shift method for generating 3D view map of buildings / S. Murai in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 54 n° 5-6 (December 1999 - January 2000)PermalinkAutomatic orientation of aerial images on database information / Joachim Höhle (01/09/1999)PermalinkFully automatic image matching: digital image matching with structural matching techniques / Younian Wang in GIM Geodetical Info Magazine, vol 12 n° 6 (June 1998)PermalinkExtraction and textural characterization of above-ground areas from aerial stereo pairs: a quality assessment / Caroline Baillard in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 53 n° 2 (April - May 1998)PermalinkAnalyse d'images aériennes stéréoscopiques pour la restitution 3D des milieux urbains / Caroline Baillard (1997)PermalinkCalcul automatique d'un MNT d'altitude appliqué à la détection des déformations récentes, 1. Mémoire / V. Goudard (1997)PermalinkCalcul automatique d'un MNT d'altitude appliqué à la détection des déformations récentes, 2. Annexes / V. Goudard (1997)PermalinkEtude par simulation de la précision altimétrique et planimétrique d'un MNT obtenu par corrélation d'images spatiales (capteur à balayage) - précision d'un MNT régulier, erreur de rendu d'un semis régulier, description d'une structure de MNT régulier / Mohamed Habib (1997)PermalinkProcessing digital images in Geographic Information Systems (GIS) / D.L. Verbyla (1997)PermalinkAppariement d'images par invariants locaux de niveaux de gris : application à l'indexation d'une base d'objets / Cordelia Schmid (1996)PermalinkContribution de données multi-temporelles à l'amélioration radiométrique et à l'utilisation d'images de radars à synthèse d'ouverture / J. Bruniquel (1996)PermalinkPermalinkReconstruction de bâtiments à partir d'images aériennes à grandes échelles et de données stéréoscopiques / C. Frisch (1996)PermalinkIdentification des objets selon l'échelle : apport des outils de SIG / C. Puech in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 140 (Octobre 1995)PermalinkContribution des pyramides irrégulières en segmentation d'images multirésolution / Pascal Bertolino (1995)PermalinkLa télédétection / Michel Robin (1995)PermalinkApport de la fusion d'images satellitaires multicapteurs au niveau pixel en télédétection et photo-interprétation / M. Mangolini (1994)PermalinkDélimitation du "sur-sol isolé" sur un terrain modélisé par corrélation automatique - une application / Jean-François Ondedieu (1993)Permalink