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Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 87 - 97 Titre : Fusion tardive d’images SPOT 6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 87 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] classification pixellaire [Termes descripteurs IGN] contraste local [Termes descripteurs IGN] détection du bâti [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] image SPOT 6 [Termes descripteurs IGN] image SPOT 7 [Termes descripteurs IGN] régularisation [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] surface imperméable Résumé : (auteur) La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle permet en effet de tirer le meilleur parti des points forts, respectivement, géométriques et sémantiques de ces deux sources. Le travail proposé ici s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications obtenues respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT 6/7. Ces deux sources sont d'abord analysées indépendamment selon 5 classes, respectivement par Forêt Aléatoire et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire, suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire la-tache urbaine en elle-même : une mesure a priori de zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés au préalable, puis fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2. Les résultats montrent bien la complémentarité des deux sources de données ainsi que la pertinence de l'adoption d'une stratégie de fusion tardive. Numéro de notice : A2018-512 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91266 [article]

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018-2018021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible
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Describing contrast across scales / Sohaib Ali Syed in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 128 (June 2017)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 128 (June 2017) . - pp 326 - 337 Titre : Describing contrast across scales Type de document : Article/Communication Auteurs : Sohaib Ali Syed, Auteur ; Muhammad Zafar Iqbal, Auteur ; Muhammad Mohsin Riaz, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 326 - 337 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] accentuation d'image [Termes descripteurs IGN] affinage d'image [Termes descripteurs IGN] amélioration du contraste [Termes descripteurs IGN] analyse multirésolution [Termes descripteurs IGN] contraste local [Termes descripteurs IGN] image numérique [Termes descripteurs IGN] pansharpening (fusion d'images) Résumé : (Auteur) Due to its sensitive nature against illumination and noise distributions, contrast is not widely used for image description. On the contrary, the human perception of contrast along different spatial frequency bandwidths provides a powerful discriminator function that can be modeled in a robust manner against local illumination. Based upon this observation, a dense local contrast descriptor is proposed and its potential in different applications of computer vision is discussed. Extensive experiments reveal that this simple yet effective description performs well in comparison with state of the art image descriptors. We also show the importance of this description in multiresolution pansharpening framework. Numéro de notice : A2017-337 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.04.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.04.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85504 [article]

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081-2017061	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
081-2017063	DEP-EXM	Revue	MATIS	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2017062	DEP-EAF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

A local contrast method for small infrared target detection / C.L. Philip Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 2 (January 2014)

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 1 tome 2 (January 2014) . - pp 574 - 581 Titre : A local contrast method for small infrared target detection Type de document : Article/Communication Auteurs : C.L. Philip Chen, Auteur ; Hong Li, Auteur ; Yantao Wei, Auteur ; Tian Xia, Auteur ; Yuan Yan Tang, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 574 - 581 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] amélioration du contraste [Termes descripteurs IGN] contraste local [Termes descripteurs IGN] détection de cible [Termes descripteurs IGN] filtrage du bruit [Termes descripteurs IGN] image infrarouge [Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit [Termes descripteurs IGN] seuillage d'image Résumé : (Auteur) Robust small target detection of low signal-to-noise ratio (SNR) is very important in infrared search and track applications for self-defense or attacks. Consequently, an effective small target detection algorithm inspired by the contrast mechanism of human vision system and derived kernel model is presented in this paper. At the first stage, the local contrast map of the input image is obtained using the proposed local contrast measure which measures the dissimilarity between the current location and its neighborhoods. In this way, target signal enhancement and background clutter suppression are achieved simultaneously. At the second stage, an adaptive threshold is adopted to segment the target. The experiments on two sequences have validated the detection capability of the proposed target detection method. Experimental evaluation results show that our method is simple and effective with respect to detection accuracy. In particular, the proposed method can improve the SNR of the image significantly. Numéro de notice : A2014-041 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32946 [article]

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065-2014011B	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible

Analyse et développement d’outils permettant de quantifier les problèmes de continuité au niveau des raccords dans une mosaïque d’ortho-images / M. Jaussaud (2010) 

Public Titre : Analyse et développement d’outils permettant de quantifier les problèmes de continuité au niveau des raccords dans une mosaïque d’ortho-images Type de document : Mémoire Auteurs : M. Jaussaud, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2010 Importance : 100 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de Travail de Fin d’études, Cycle des Ingénieurs de l’ENSG 3ème année, [Master PPMD] Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Orthophotographie, orthoimage [Termes descripteurs IGN] BD ortho [Termes descripteurs IGN] contraste local [Termes descripteurs IGN] corrélation à l'aide de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] corrélation d'images [Termes descripteurs IGN] mosaïquage d'images [Termes descripteurs IGN] orthoimage couleur [Termes descripteurs IGN] orthophotoplan numérique [Termes descripteurs IGN] raccord d'images [Termes descripteurs IGN] spécification de produit Index. décimale : MPPMD Mémoires de mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) Le présent rapport conclut le travail de fin d'études effectué au sein d'un service de production de l'Institut Géographique National, dans l'équipe produits photogrammétriques du Service des Bases de données Images (SBI), service qui assure la production des mosaïques départementales d'orthophotographies. Ces mosaïques doivent répondre en termes de qualité à un certain nombre de spécifications. Une de ces spécifications concerne la continuité des réseaux routiers : c'est elle qui a motivé l'objet de cette étude. Pour reprendre le libellé du sujet proposé par le SBI, le travail a consisté à conduire « l'analyse et le développement d'outils permettant de quantifier les problèmes de continuité au niveau des raccords dans une mosaïque d'ortho-images ». Un cisaillement du réseau dans la mosaïque au sens de la spécification est un décalage visible au niveau du graphe de mosaïquage entre la partie de la route (d'une voie ferrée, d'un cours d'eau ...) présente sur une première ortho et la partie de la même route présente sur l'ortho voisine. Le coeur de la problématique présentée concerne le calcul du cisaillement pour une intersection donnée. Rappelons la situation : - Deux orthophotos - Une ligne de mosaïquage calculée automatiquement sur ces deux OPI1 - Une intersection (supposée unique pour la description présente) entre la ligne de mosaïquage et l'axe d'une route de la BD TOPO®. Il s'agit de déterminer de manière automatique si, au niveau de l'intersection les deux images de la route apportées par les deux OPI sont dans la continuité l'une de l'autre. Nous avons étudié et testé plusieurs méthodes de quantification et de qualification du cisaillement pour ne retenir que trois méthodes : deux méthodes de quantification des cisaillements (corrélation classique et recherche de contours) et une méthode de qualification des cisaillements (méthode combinant l'étude locale au niveau de l'intersection des ressemblances et des contrastes locaux des deux images voisines). Cette étude a ainsi permis d'établir une stratégie d'analyse des cisaillements des routes à leur intersection avec le graphe de mosaïquage des orthophotographies par image destinées à la production départementale de la Composante Orthophotographique du RGE2. [...] Combinant plusieurs algorithmes de corrélation d'images et d'estimation indépendante des conditions de cette corrélation, cette stratégie permet de ne soumettre à l'opérateur des contrôles de mosaïquage que 10 % des intersections totales, lorsqu'aujourd'hui il doit vérifier 100 % de ces intersections, un travail long, répétitif et fastidieux. L'équipe produits photogrammétriques du SBI 3 estime à 4 à 5 jours de travail ce gain de 90 % sur les inspections à mener. La fiabilité de la méthode proposée repose sur l'absence de sous-détection : sur les lots testés, toutes les intersections réellement cisaillées sont détectées. En contrepartie, de toutes les intersections détectées comme présentant un cisaillement supérieur aux spécifications, 60% ne sont pas visiblement cisaillées sur la mosaïque. Même si ces résultats sont prometteurs, une des perspectives à envisager est de diminuer cette sur-détection, ce qui permettrait de diminuer encore le temps nécessaire à l'opérateur pour contrôler les intersections. Note de contenu : 1 Introduction 2 L'IGN, le SBI et la production BD ORTHO® 2.1 Présentation de l'IGN, du Référentiel à Grande échelle (RGE) et de la composante orthophotographique 2.2 Le SBI et le processus de production d'orthophotographies 3 Le problème du cisaillement au mosaïquage des orthophotos 3.1 Problématique 3.2 Le contrôle de mosaïquage dans Mosaique 3.3 Objectifs du stage 3.3.1 Identification et quantification automatique du cisaillement 3.3.2 Réorganisation prévue du mode opératoire 3.3.3 Interface opérateur 3.3.4 Analyser et expertiser différentes méthodes 4 Étude et discussion des différentes méthodes de quantification et qualification du cisaillement 4.1 Calcul du cisaillement 4.2 Qualification du cisaillement 4.3 Implémentation 5 Tests et résultats 5.1 Présentation des différents jeux test 5.2 Tests réalisés et résultats 6 Perspectives et améliorations 6.1 Améliorations envisageables 6.1.1 Prospections d'une nouvelle méthode : extraction et appariement de points SIFT 6.1.2 Amélioration des méthodes existantes 6.1.3 Grilles de corrélation 6.2 Perspectives 7 Conclusion Numéro de notice : 10903 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Equipe produits photogrammétriques du Service des Bases de données Images SBI (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49407

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10903-01	MPPMD	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible

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Influence of image characteristics on image quality / T. Royer (2010)

Public Titre : Influence of image characteristics on image quality Type de document : Mémoire Auteurs : T. Royer, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2010 Importance : 64 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Internship report IT3 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] aide à la décision [Termes descripteurs IGN] caractérisation [Termes descripteurs IGN] contraste [Termes descripteurs IGN] contraste local [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] fonction de transfert de modulation [Termes descripteurs IGN] intensité lumineuse [Termes descripteurs IGN] luminance lumineuse [Termes descripteurs IGN] qualité d'image [Termes descripteurs IGN] saturation de la couleur [Termes descripteurs IGN] texture d'image Index. décimale : MX Mémoires divers Résumé : (Auteur) Les caractéristiques d'images (ICs) peuvent être définies comme étant tous les paramètres ou propriétés qui permettent la description d'une image (luminosité, chromaticité, contenu, ...). L'étude de ces ICs est intéressante en ceci que ces dernières influencent directement la qualité de l'image après traitement. En effet, il a été prouvé que le choix du type de traitement d'image était dépendant de l'image traitée. Une étude approfondie des ICs devrait pouvoir permettre de choisir la méthode la plus appropriée et donc d'améliorer la qualité de l'image après traitement. Dans un second temps, les ICs pourraient ainsi être utilisées pour développer des outils de décision permettant de faciliter les choix qu'a à faire un utilisateur au moment du processing. Le but de ce rapport est de proposer une sélection des ICs les plus importantes et de trouver des méthodes pour les mesurer. Afin d'atteindre ce but, toutes les ICs ont été classées en quatre catégories : les ICs peuvent ainsi être des attributs d'image, elles peuvent aussi définir la structure de l'image ou son type. Elles peuvent aussi être classées comme étant des restrictions. Une expérience en environnement non contrôlé a été mise en place à travers un site web afin de demander à un maximum d'observateurs de noter un échantillon d'image en fonction des différentes ICs proposées. Les résultats de cette expérience ont été comparés avec les résultats obtenus par des algorithmes afin d'étudier la possibilité de prédire les notes des observateurs sans avoir à conduire une expérience psychophysique. La comparaison de ces résultats montre que certaines ICs sont plus difficiles à noter pour les observateurs (Edges) et que ces mêmes ICs donnent de moins bonnes corrélations entre les résultats des observateurs et ceux donnés par les algorithmes. Ce rapport montre aussi que l'on peut prédire de manière assez certaine grâce à des algorithmes les classements des observateurs. On obtient, en effet, des précisions supérieures à 0,8 (le plus haut étant 1) pour certaines ICs (Dominant color, Colorfulness, Lightness). La dernière partie de ce rapport montre comment les résultats obtenus au cours de cette expérience pourraient être utilisés en parallèle avec les outils de mesure de qualité d'image afin de développer un outil d'aide à la décision pour améliorer le traitement des images. Note de contenu : 1 Introduction 2 State of the art 21 Image Characteristics classification 22 Gamut Mapping 23 Memory Color 24 Image structure 25 Image Quality Metrics 26 Black Point Compensation 27 Halftoning 28 Modulation Transfer Function 3 Review and selection of Image Characteristics 31 Image Characteristics review 311 Image Characteristics listing 312 Image Characteristics classification 32 Image Characteristics selection 321 Images attributes 322 Images structures 323 Images type 324 Restriction 325 Proposed selection 4 Experiment 41 Experimental environment 42 Images presentation 43 Image Characteristics selection 44 Website realization 45 Instructions 46 Pre-experiment 47 Observers selection 48 Experiment with experts 5 Result of experiments 51 Classification made by observers 52 Discussion on expert results 53 Comparison between the online experiment the controlled experiment 6 Data processing 61 Dominant color 611 X-Mean algorithm 612 Color segmentation algorithm 613 Threshold algorithm 62 Colorfulness 621 Hasler algorithm 622 Cui algorithm 63 Lightness 631 Mean lightness algorithm 632 Highest occurrence algorithm 64 Details 641 Kurtosis algorithm 642 Busyness algorithm 643 Combination of Kurtosis and Busyness algorithms 65 Edges 651 Kurtosis algorithm 652 Color total variation algorithm 7 Comparison between the results of algorithm and the online experiment 71 Dominant color 72 Details 73 Lightness 74 Colorfulness 75 Edges 8 Analyze the influence of ICs on prints quality 81 Dominant Color 9 Conclusion 10 Further work Numéro de notice : 10913 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Gjovik University College en Norvège Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49417

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10913-01	MX	Livre	Centre de documentation	En réserve 4M	Disponible