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Algebraic method to speed up robust algorithms: example of laser-scanned point clouds / B. Palancz in Survey review, vol 49 n° 357 (December 2017)  

Public [article]  inSurvey review > vol 49 n° 357 (December 2017) . - pp 408 - 418 Titre : Algebraic method to speed up robust algorithms: example of laser-scanned point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Palancz, Auteur ; Joseph L. Awange, Auteur ; T. Lovas, Auteur ; R. Lewis, Auteur ; B. Molnar, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 408 - 418 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] bases de Gröbner [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation) [Termes descripteurs IGN] Ransac (algorithme) [Termes descripteurs IGN] reconstruction d'objet [Termes descripteurs IGN] valeur aberrante Résumé : (auteur) Surface reconstruction from point clouds generated by laser scanning technology has become a fundamental task in many fields of geosciences, such as robotics, computer vision, digital photogrammetry, computational geometry, digital building modelling, forest planning and operational activities. Point clouds produced by laser scanning, however, are limited due to the occurrence of occlusions, multiple reflectance and noise, and off-surface points (outliers), thus necessitating the need for robust fitting techniques. In this contribution, a fast, non-iterative and data invariant algebraic algorithm with constant O(1) complexity that fits planes to point clouds in the total least squares sense using Gaussian-type error distribution is proposed. The maximum likelihood estimator method is used, resulting in a multivariate polynomial system that is solved in an algebraic way. It is shown that for plane fitting when datasets are affected heavily by outliers, the proposed algebraic method can be embedded into the framework of robust methods like the Danish or the RANdom SAmple Consensus methods and computed in parallel to provide rigorous algebraic fitting with significantly reduced running times. Compared to the embedded traditional singular value decomposition and principal component analysis approaches, the performance of the proposed algebraic algorithm demonstrated its efficiency on both synthetic data and real laser-scanned measurements. The evaluation of a symbolic algebraic formula is practically independent of the values of its coefficients; however, the computation of the coefficients depends on the complexity of the data. Since the main advantage of the symbolic solution is its non-requirement of numerical iteration, the data complexity will have weak influence on the speed-up. The novelty of the proposed method is the use of algebraic technique in a robust plane fitting algorithm that could be applied to remote sensing data analysis/delineation/classification. In general, the method could be applied to most plane fitting problems in the geoscience field. Numéro de notice : A2017-755 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/00396265.2016.1183939 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2016.1183939 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89109 [article]

Orientation relative à partir de 3 points homologues et de la direction verticale : Une approche directe / Mahzad Kalantari in Traitement du signal, vol 27 n° 3 (2010-3)  

Public [article]  inTraitement du signal > vol 27 n° 3 (2010-3) . - pp 325 - 348 Titre : Orientation relative à partir de 3 points homologues et de la direction verticale : Une approche directe Titre original : Relative orientation using 3 points and the vertical direction. A direct approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Mahzad Kalantari, Auteur ; Amir Hashemi, Auteur ; Franck Jung, Auteur ; Jean Pierre Guedon, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 325 - 348 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes descripteurs IGN] bases de Gröbner [Termes descripteurs IGN] coplanarité [Termes descripteurs IGN] couple stéréoscopique [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] orientation relative [Termes descripteurs IGN] points homologues [Termes descripteurs IGN] verticale Résumé : (Auteur) Cet article propose une nouvelle méthode pour trouver l’orientation relative entre deux images, en utilisant trois points homologues et l’identification de la direction verticale dans les images. La direction verticale peut être déterminée de deux façons : 1- avec une mesure physique directe comme par exemple une centrale inertielle (IMU), 2- l’utilisation du point de fuite correspondant aux verticales. Cette connaissance de la direction verticale résout deux inconnues parmi les trois paramètres de la rotation relative, de sorte que seulement trois points homologues sont nécessaires dans les deux images. En réécrivant les équations de coplanarité, on parvient à une solution beaucoup plus simple. La résolution des inconnues restantes est exécutée par une méthode algébrique qui utilise les bases de Gröbner. Les éléments nécessaires pour construire une solution algébrique spécifique sont donnés dans cet article, en tenant compte d’une mise en oeuvre temps réel. Les résultats sur des données synthétiques puis sur des données réelles montrent l’efficacité de cette méthode. Numéro de notice : A2010-641 Affiliation des auteurs : LGA+Ext (2009-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.3166/ts.27.325-348 date de publication en ligne : 01/06/2010 En ligne : https://doi.org/10.3166/ts.27.325-348 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90706 [article]

Approche directe de l'estimation automatique de l'orientation 3D d'images / Mahzad Kalantari (2009)

Public Titre : Approche directe de l'estimation automatique de l'orientation 3D d'images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mahzad Kalantari, Auteur ; J.F. Guedon, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Université de Nantes Année de publication : 2009 Importance : 202 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de doctorat, spécialité automatique et informatique appliquée, option image Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes descripteurs IGN] bases de Gröbner [Termes descripteurs IGN] cercle (géométrie) [Termes descripteurs IGN] détection automatique [Termes descripteurs IGN] estimation statistique [Termes descripteurs IGN] géométrie projective [Termes descripteurs IGN] matrice [Termes descripteurs IGN] orientation d'image [Termes descripteurs IGN] photogrammétrie terrestre [Termes descripteurs IGN] Ploynôme [Termes descripteurs IGN] point de fuite [Termes descripteurs IGN] points homologues Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Récemment, la géomatique grand public s'est emparée de la représentation 3D des bâtiments. Le besoin d'acquérir des images et de les restituer en 3D, sous forme de maquettes parfaitement fidèles à la réalité, est ainsi devenu immense. On a donc vu depuis une décennie, se construire des véhicules capables de photographier en stéréoscopie des villes entières, et il a fallu concevoir les algorithmes capables de traiter ces énormes quantités d'images. Très naturellement, les industriels en charge de ces problèmes se sont tournés vers les outils de vision par ordinateur et de robotique, très bien adaptés aux calculs temps réel, oubliant l'essentiel de l'héritage de la photogrammétrie, orientée quant à elle vers une extrême précision, jugée ici comme une moindre priorité. Néanmoins, les algorithmes publiés en vision par ordinateur présentaient de réels défauts lorsqu'ils étaient appliqués à des surfaces planes alors que ce cas est extrêmement courant dans des scènes urbaines pour traiter les façades de bâtiments. Les recherches que nous avons menées ont porté sur la recherche de solutions nouvelles, capables d'exploiter les spécificités de telles images : tout d'abord, nos travaux ont cherché à accélérer l'orientation relative des images, en tirant bénéfice des points de fuite figurant dans celles-ci. Pour ce faire, de nouvelles méthodes d'extraction automatique de ces points ont été mises au point et évaluées plus performantes que celles disponibles jusqu'ici. Ensuite, nos recherches ont porté sur les moyens de corriger le défaut évoqué précédemment pour les surfaces planes, et de nouveaux algorithmes capables de donner en temps quasi-réel de bonnes solutions d'orientation relative pour de telles scènes ont été développés. A cette fin, de nouveaux outils mathématiques ont été utilisés : les bases de Gröbner. En rupture complète avec les solutions linéaires habituelles, ils permettent en effet une résolution directe des équations sous leur forme polynomiale. Ils évitent de passer par l'habituelle linéarisation, qui nécessitait une solution approchée parfois difficile à trouver dans les usages de photogrammétrie terrestre. Finalement, nos travaux ont porté sur les moyens d'accélérer les méthodes d'orientation relative en exploitant opportunément la connaissance de la direction verticale, obtenue par exemple à l'aide du nouvel algorithme de détection des points de fuite. Au total, la thèse présente une remise à plat générale des solutions permettant l'orientation et la localisation de tout un ensemble d'images. Note de contenu : Introduction Partie 1 Contexte méthodologique 2 Introduction à la photogrammétrie et à la vision par ordinateur 2.1 Historique 2.2 Les principales étapes de la photogrammétrie et vision par ordinateur 2.3 Extraction des primitives de l'image 2.4 Conclusions 3 Introduction à la résolution des systèmes polynomiaux 3.1 Introduction 3.2 Résolution de systèmes polynomiaux 3.3 Bases de Gröbner 3.4 Systèmes de dimension zéro 3.5 Représentation Univariée Rationnelle (RUR) 3.6 Construction manuelle des Bases de Gröbner avec l'aide de la Matrice de Macaulay 3.7 Conclusion Partie 2 Estimation de l'orientation de la caméra à partir d'une seule image 4 Détection automatique des points de fuite : une aide à l'estimation de l'orientation 4.1 Introduction 4.2 Un peu d'histoire 4.3 Etat de l'art de la détection des points de fuite 4.4 Applications des points de fuite en imagerie 4.5 Conclusion 5 Détection des points de fuite dans l'espace image : méthode des cercles 5.1 Introduction 5.2 Géométrie projective, théorème de Thaïes et points de fuite 5.3 Algorithme et mise en œuvre 5.4 Détermination des points de fuite et de leurs incertitudes 5.5 Evaluation et performances 5.6 Conclusion 5.7 L'algorithme en quelques images 6 Détection des points de fuite dans l'espace de la sphère de Gauss : méthode des plans 6.1 Introduction 6.2 Présentation de la méthode 6.3 Algorithme de détection des points de fuite 6.4 Comparaison avec l'aide d'une méthode externe : utilisation d'un photothéodolite 6.5 Evaluation et performances 6.6 Temps de calcul 6.7 Quelques résultats en images 6.8 Eléments de comparaison de la précision des algorithmes de détection de point de fuite 6.9 Conclusion Partie 3 Estimation de l'orientation et de la localisation d'un ensemble d'images 7 Estimation directe de l'orientation relative à l'aide de 5 points 7.1 Introduction 7.2 Modélisation algébrique de l'orientation relative 7.3 Résolution des différents systèmes polynomiaux exprimant l'orientation relative 7.4 Le nouvel algorithme de résolution de l'orientation relative 7.5 Résultats et évaluation 7.6 Conclusions et discussion 8 Orientation relative à partir de 3 points homologues et de la direction verticale 8.1 Introduction 8.2 Systèmes de coordonnées et éléments de la géométrie d'ensemble 8.3 Emploi de la direction verticale pour l'orientation relative 8.4 Simplification et reformulation de la contrainte de coplanarité 8.5 Résolution à l'aide des bases de Gröbner 8.6 Calcul de l'orientation relative finale 8.7 Tests expérimentaux 8.8 Conclusions 9 Calcul de l'orientation et de la position d'un ensemble d'images 9.1 Introduction 9.2 La méthode des 7 paramètres : calcul direct de la similitude 3D 9.3 Evaluation de la méthode des 7 paramètres 9.4 Conclusions 10 Conclusions et perspectives Numéro de notice : 13868 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Automatique. Informatique appliquée. Image : Nantes : 2009 DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45234

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13868-01	THESE	Livre	Centre de documentation	Thèses	Disponible