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Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)  

Public Titre : Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne Type de document : Mémoire Auteurs : Valentin Desbiolles, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire de fin d'études INSA Strasbourg, Topographie - M2 IRIV Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse d'image orientée objet [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] corrélation croisée normalisée [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] détection de coins Harris [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] filtre adaptatif [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] orthophotographie [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] voie ferrée Index. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Ce projet propose une étude sur l’insertion automatique d’objets utiles au fonctionnement d’une voie ferrée dans un plan DAO. Ces objets sont visibles sur des orthophotos acquises par moyens aéroportés (drone ou hélicoptère). La solution se scinde en 2 grands axes : La détection et la localisation des objets d’intérêt sur une orthophoto ; Leurs insertions dans un plan DAO. Ce PFE parcourt ainsi les différentes techniques pour automatiser une phase de reconnaissance de certains éléments cibles sur une image pour finir sur le développement d'une méthode permettant de les reporter dans un plan DAO. Note de contenu : Introduction 1- Etat de l'art 2- Etude de faisabilité 3- Analyse théorique d'un réseau type MASK R-CNN 4- Entraînement du réseau 5- Déploiement du réseau entraîné 6- Evaluation des résultats et perspectives d'amélioration Conclusion Numéro de notice : 28580 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : ALTAMETRIS DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4130/1/Rapport_PFE_Desbiolles_G5.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97863

Accurate affine invariant image matching using oriented least square / Amin Sedaghat in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 9 (September 2015)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 81 n° 9 (September 2015) . - pp 733 - 793 Titre : Accurate affine invariant image matching using oriented least square Type de document : Article/Communication Auteurs : Amin Sedaghat, Auteur ; Hamid Ebadi, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 733 - 793 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] appariement automatique [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] corrélation à l'aide de traits caractéristiques [Termes IGN] corrélation par moindres carrés [Termes IGN] détection de coins Harris [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] MSER (algorithme) Résumé : (auteur) Image matching is a vital process for many photogrammetric and remote sensing applications such as image registration and aerial triangulation. In this paper, an accurate affine invariant image matching approach is presented. The proposed approach consists of three main steps. In the first step, two affine invariant feature detectors, including MSER and Harris-Affine features are applied for feature extraction. In the second step, initial corresponding features are selected using Euclidean distance between feature descriptors, followed by a consistency check process. Finally to overcome low positional accuracy of the local affine feature, an advanced version of the least square matching (LSM) namely, Oriented Least Square Matching (OLSM) is developed. Wellknown LSM method has been widely accepted as one of the most accurate methods to obtain high reliable corresponding points from a stereo image pair. However, it is sensitive to significant geometric distortion and requires very good initial approximation. In the proposed OLSM method, shape and size of the matching window are appropriately approximated using obtained affine shape information of the initial elliptical feature pairs. The proposed method was successfully applied for matching various synthetic and real close range and satellite images. Results demonstrate its accuracy and capability compared to standard LSM method Numéro de notice : A2015-986 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.81.9.733 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.81.9.733 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80267 [article]

Image matching of satellite data based on quadrilateral control networks / A. Sedaghat in Photogrammetric record, vol 27 n° 140 (December 2012 - February 2013)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > vol 27 n° 140 (December 2012 - February 2013) . - pp 423 - 442 Titre : Image matching of satellite data based on quadrilateral control networks Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Sedaghat, Auteur ; H. Ebadi, Auteur ; M. Mokhtazarde, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 423 - 442 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] coin réflecteur [Termes IGN] détection de coins Harris [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] réseau de contrôle [Termes IGN] SIFT (algorithme) Résumé : (Auteur) Automatic image matching of satellite data is a difficult process due to the complex characteristics of such image pairs, including significant translation, rotation, scaling and illumination differences. A new method is proposed where, initially, a pre-registration is performed to coarsely align the input and reference images. Next, a dense set of corner points are extracted using the Harris operator. The strongest conjugate corner points are determined and the accuracy is improved by using least squares matching to construct a precise braced quadrilateral control network in the two images. Once the consistency of the established network pairs has been determined, it is used as a framework to match the remaining corner points. Comprehensive evaluations of the proposed method on a variety of image pairs from different sensors prove its efficiency with sub-pixel positional accuracy. Numéro de notice : A2012-625 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/j.1477-9730.2012.00699.x Date de publication en ligne : 11/10/2012 En ligne : https://doi.org/10.1111/j.1477-9730.2012.00699.x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32071 [article]

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106-2012041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible