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Robust detection of non-overlapping ellipses from points with applications to circular target extraction in images and cylinder detection in point clouds / Reza Maalek in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 176 (June 2021)
Titre : Robust detection of non-overlapping ellipses from points with applications to circular target extraction in images and cylinder detection in point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Reza Maalek, Auteur ; Derek Litchi, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 83 - 108 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] chevauchement
[Termes IGN] cylindre
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] ellipticité (géométrie)
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Detection of non-overlapping ellipses from 2-dimensional (2D) edge points is an essential step towards solving typical photogrammetry problems pertaining to feature detection, calibration, and registration of optical instruments. For instance, circular and spherical black and white calibration and registration targets are represented as ellipses in images. Furthermore, the intersection of a cut plane with cylindrical point clouds generates 2D points following elliptic patterns. To this end, this study proposes a collection of new methods for the automatic and robust detection of non-overlapping ellipses from 2D points. These methods will first be applied to detect circular and spherical targets in images and, second, to detect cylinders in 3D point clouds. The method utilizes the Euclidian ellipticity and a new systematic and generalizable threshold to decide if a set of connected points follow an elliptic pattern. When connected points include outliers, the newly proposed robust Monte Carlo-based ellipse fitting method will be deployed. This method includes three new developments: (i) selecting initial subsamples using a bucketing strategy based on the polar angle of the points; (ii) detecting inlier points by reducing the robust ellipse fitting to a robust circle fitting problem; and (iii) choosing the best inlier set amongst all subsamples using adaptive, systematic, and generalizable selection criteria. A new process is presented to extract cylinders from a point cloud by detecting non-overlapping ellipses from the points projected onto an intersecting cut plane. The proposed methods were compared to established state-of-the-art methods, using simulated and real-world datasets, through the design of four sets of original experiments. The experiments include (i) comparisons of robust ellipse fitting; (ii) sensitivity analysis of the ellipse validation criteria; (iii) comparison of non-overlapping ellipse detection; and (iv) detection of pipes from terrestrial laser scanner point clouds. It was found that the proposed robust ellipse detection was superior to four reliable robust methods, including the popular least median of squares, in both simulated and real-world datasets. The proposed process for detecting non-overlapping ellipses achieved F-measure of 99.3% on real images, compared to 42.4%, 65.6%, and 59.2%, obtained using the methods of Fornaciari, Patraucean, and Panagiotakis, respectively. The proposed cylinder extraction method identified all detectable mechanical pipes in two real-world point clouds collected in laboratory and industrial construction site conditions. The results of this investigation show promise for the application of the proposed methods for automatic extraction of circular targets from images and pipes from point clouds. Numéro de notice : A2021-413 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.04.010 date de publication en ligne : 28/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.04.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97744
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 176 (June 2021) . - pp 83 - 108[article]
Titre : Camera orientation, calibration and inverse perspective with uncertainties: a Bayesian method applied to area estimation from diverse photographs Type de document : Article/Communication Auteurs : Grégoire Guillet, Auteur ; Thomas Guillet, Auteur ; Ludovic Ravanel, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 237 - 255 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] ajustement de paramètres
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] étalonnage de chambre métrique
[Termes IGN] figuration de la densité
[Termes IGN] fonction inverse
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] longueur focale
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orientation externe
[Termes IGN] photographie numérique
[Termes IGN] vue 3D
[Termes IGN] vue perspectiveRésumé : (Auteur) Large collections of images have become readily available through modern digital catalogs, from sources as diverse as historical photographs, aerial surveys, or user-contributed pictures. Exploiting the quantitative information present in such wide-ranging collections can greatly benefit studies that follow the evolution of landscape features over decades, such as measuring areas of glaciers to study their shrinking under climate change. However, many available images were taken with low-quality lenses and unknown camera parameters. Useful quantitative data may still be extracted, but it becomes important to both account for imperfect optics, and estimate the uncertainty of the derived quantities. In this paper, we present a method to address both these goals, and apply it to the estimation of the area of a landscape feature traced as a polygon on the image of interest. The technique is based on a Bayesian formulation of the camera calibration problem. First, the probability density function (PDF) of the unknown camera parameters is determined for the image, based on matches between 2D (image) and 3D (world) points together with any available prior information. In a second step, the posterior distribution of the feature area of interest is derived from the PDF of camera parameters. In this step, we also model systematic errors arising in the polygon tracing process, as well as uncertainties in the digital elevation model. The resulting area PDF therefore accounts for most sources of uncertainty. We present validation experiments, and show that the model produces accurate and consistent results. We also demonstrate that in some cases, accounting for optical lens distortions is crucial for accurate area determination with consumer-grade lenses. The technique can be applied to many other types of quantitative features to be extracted from photographs when careful error estimation is important. Numéro de notice : A2020-015 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.013 date de publication en ligne : 02/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.013 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94404
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 237 - 255[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LaSTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : 2D image processing applied to 3D LiDAR point clouds Titre original : Traitement d’image 2D appliqué à des nuages de points LiDAR 3D Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pierre Biasutti Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2019 Importance : 204 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour l'obtention du grade de Docteur en Informatique, Université de BordeauxLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection de partie cachée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Stéréopolis
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] topologie capteur
[Termes IGN] visibilitéRésumé : (auteur) L'intérêt toujours grandissant pour les données cartographiques fiables, notamment en milieu urbain, a motivé le développement de systèmes de cartographie mobiles terrestres. Ces systèmes sont conçus pour l'acquisition de données de très haute précision, telles que des nuages de points LiDAR 3D et des images optiques. La multitude de données, ainsi que leur diversité, rendent complexe le traitement des données issues de ce type de systèmes. Cette thèse se place dans le contexte du traitement de l'image appliqué au nuages de points LiDAR 3D issus de ce type de système. Premièrement, nous nous intéressons à des images issues de la projection de nuages de points LiDAR dans des grilles de pixels 2D régulières. Ces projections créent généralement des images éparses, dans lesquelles l'information de certains pixels n'est pas connue. Nous proposons alors différentes méthodes pour des applications telles que la génération d'orthoimages haute résolution, l'imagerie RGB-D et l'estimation de la visibilité des points d'un nuage. De plus, nous proposons d'exploiter la topologie d'acquisition des capteurs LiDAR pour produire des images de faible résolution : les range-images. Ces images offrent une représentation efficace et canonique du nuage de points, tout en étant directement accessibles à partir du nuage de points. Nous montrons comment ces images peuvent être utilisées pour simplifier, voire améliorer, des méthodes pour le recalage multi-modal, la segmentation, la désoccultation et la détection 3D. Note de contenu : Introduction
1- Image processing on sparse projection of 3D LiDAR point clouds
2- Image processing on 3D LiDAR point clouds in sensor topology
ConclusionNuméro de notice : 25458 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Bordeaux : 2019 Organisme de stage : Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique LaBRI nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02369991 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94227 
Titre : Range-image: Incorporating sensor topology for lidar point cloud processing Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti Année de publication : 2018 Projets : GOTMI / Papadakis, Nicolas Article en page(s) : pp 367 - 375 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection de partie cachée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] topologie capteurRésumé : (auteur) This paper proposes a novel methodology for lidar point cloud processing that takes advantage of the implicit topology of various lidar sensors to derive 2D images from the point cloud while bringing spatial structure to each point. The interest of such a methodology is then proved by addressing the problems of segmentation and disocclusion of mobile objects in 3D lidar scenes acquired using street-based Mobile Mapping Systems (MMS). Most of the existing lines of research tackle those problems directly in the 3D space. This work promotes an alternative approach by using this image representation of the 3D point cloud, taking advantage of the fact that the problem of disocclusion has been intensively studied in the 2D image processing community over the past decade. Using the image derived from the sensor data by exploiting the sensor topology, a semi-automatic segmentation procedure based on depth histograms is presented. Then, a variational image inpainting technique is introduced to reconstruct the areas that are occluded by objects. Experiments and validation on real data prove the effectiveness of this methodology both in terms of accuracy and speed. Numéro de notice : A2018-230 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.6.367 date de publication en ligne : 01/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.6.367 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90171
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 6 (juin 2018) . - pp 367 - 375[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2018061 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible Documents numériques
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Range-image: Incorporating sensor topology - version HALAdobe Acrobat PDF
Titre : Bumps and bruises in the digital skins of cities: unevenly distributed user-generated content across US urban areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Colin Robertson, Auteur ; Robert Feick, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 283 - 300 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] Dallas (Texas)
[Termes IGN] données descriptives
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] géoétiquetage
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] Nouvelle-Orléans (Louisiane)
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] représentation des données
[Termes IGN] representativité
[Termes IGN] Seattle (Washington)Résumé : (Auteur) As momentum and interest build to leverage new forms of user-generated content that contains geographical information, classical issues of data quality remain significant research challenges. In this article, we explore issues of representativeness for one form of user-generated content, geotagged photographs in US urban centers. Generalized linear models were developed to associate photograph distribution with underlying socioeconomic descriptors at the city-scale, and examine intra-city variation in relation to income inequality. We conclude our analyses with a detailed examination of Dallas, Seattle, and New Orleans. Our findings add to the growing volume of evidence outlining uneven representativeness in user-generated data, and our approach contributes to the stock of methods available to investigate geographic variations in representativeness. In addition to city-scale variables relating to distribution of user-generated content, variability remains at localized scales that demand an individual and contextual understanding of their form and nature. The findings demonstrate that careful analysis of representativeness at both macro and micro scales can simultaneously provide important insights into the processes giving rise to user-generated data sets and potentially shed light on their embedded biases and suitability as inputs to analysis. Numéro de notice : A2016-415 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1088801 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1088801 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81309
in Cartography and Geographic Information Science > Vol 43 n° 4 (September 2016) . - pp 283 - 300[article]Réservation
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