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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > reconstruction 3D
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Titre : Acquisition of 3D topography : automated 3D road and building reconstruction using airborne laser scanner data and topographic maps Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sander J. Oude Elberink, Auteur Editeur : Delft : Netherlands Geodetic Commission NGC Année de publication : 2010 Collection : Netherlands Geodetic Commission Publications on Geodesy, ISSN 0165-1706 num. 74 Importance : 172 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-90-6132-318-1 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] télémétrie laser aéroportéIndex. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (Auteur) Introduction and research goal : Our research covers the automation in acquiring three dimensional (3D) topographic objects. The research tasks focus on two specific objects: roads and buildings. These objects are of high importance in 3D city models as they are two major topographic classes in the urban environment. Our activities are located between: -1. how topographic objects exist in reality; -2. how they are captured in the data, and -3. how they appear in a modelled/virtual world. To accomplish an automated approach, existing 2D topographic maps are upgraded to 3D using airborne laser scanner data. 3D topography also includes multiple heights or even multiple objects on top of each other at a certain location. The essence in the research activities on roads differs basically from those on buildings. For roads the focus is on reconstructing the edges' height of the objects, whereas for buildings the challenge is to reconstruct the 3D polyhedral roof shape inside the building edges.
3D Road reconstruction : When examining 3D road objects, we can expect that multiple road objects cross at a certain location. An automated method for 3D modelling of complex highway interchanges is presented. Laser data and 2D topographic map data are combined in an innovative 3D reconstruction procedure. Complex situations demand for knowledge to guide the automatic reconstruction. This knowledge is used in the fusion procedure to constrain the topological and geometrical properties of the reconstructed 3D model. Laser data has been segmented and filtered before it is fused with map data. In the surface-growing algorithm combining map and laser points, the laser data is assigned to the corresponding road element. Elevations of map points are determined by least squares plane fitting through a selection of neighbouring laser points. Although results are shown using two specific data sources, the algorithm is designed to be capable of dealing with any polygon-based topographic map and any aerial laser scanner data set. Quality analysis is essential for developing a reliable reconstruction process and for a proper use of 3D data. The quality of 3D reconstructed roads strongly depends on accuracy and type of input data and the reconstruction processing steps. We predict the precision of reconstructed map elevations by propagating errors in the input data through the processing steps. Besides this quality prediction, we test the reconstructed model against independent reference data. Differences between these two datasets are explained by the predicted uncertainty in the model. Map point heights can be reconstructed with an average precision of 10 to 15 cm, depending on the laser point configuration.
3D. Building reconstruction : The building reconstruction task contains three main goals: -1. to select laser points belonging to building roofs, -2. to detect the roof structure of that building, and -3. to reconstruct the outlines of the roof. We present a building reconstruction approach, which is based on a target graph matching algorithm as intermediate step to relate laser data with building models. Establishing this relation is important for adding building knowledge to the data. Our targets are topological representations of the most common roof structures which are stored in a database. Laser data is segmented into planar patches. The segments that are selected in the segment-in-polygon algorithm are considered initial roof segments. Topological relations between segments, in terms of intersection lines and height jumps, are represented in a building roof graph. These relations are labelled according to their geometry and that of the segments (e.g. same/opposite normal direction, convex/concave, tilted/horizontal). This graph is matched with the graphs from the target database. Matching results describe which target objects appear topologically in the data. Our target based graph matching algorithm supports the first two goals. The matching algorithm performs a filtering task: data features that topologically correspond with common roof structures are considered to be part of the roof structure of that building. These data features will be transferred to our automated building reconstruction, where the outlines of the roof faces have to be reconstructed. Segments and intersection lines that do not fit to an existing target roof topology will be removed from the further automated reconstruction approach. The reconstruction algorithm covers the third main goal of our building reconstruction task. For the geometric reconstruction, we present two approaches that vary in the amount of information they take from the data. The first, more data driven approach starts with laser data features that have been matched with target models. In general, the matched intersection lines represent the interior of the roof structure, so the task is to find an appropriate solution for the remaining roof edges, e.g. eaves and gutters. Map data is used for selection of roof segments and is taken as location for walls. Therefore we need to split up map polygons in order to build walls that distinguish various height levels, e.g. at step edge locations. The second, more model driven approach reconstructs parameterised building models. This approach relies more on geometric assumptions, such as roof symmetry, but the models can be refined if the data deviates significantly from the model. The target information includes the details on how these deviations are determined and on the thresholds to decide what is significant or not. We present results of 3D reconstructed models, including several quality checks. These quality measures describe the completeness of the match results plus the correctness of assumptions to the roof outline. About 20% of the buildings are affected by segments that did not completely match with the target graphs. In a few of these cases, this is correct because the segment is not representing a roof face. However, in about 40% of these cases, a neighbouring segment that would complete a target match is missing. Adapting processing parameters, such as minimum segment size, may improve the result but it may also disturb other topological relations. Setting the parameters is therefore an important task for the operator. Specially, parameters that define the segmentation algorithm are crucial as the segment is the key data feature in our building reconstruction algorithm. In order to improve our matching algorithm, the likelihood of relations between segments could be included in the attribute list of edges in the roof topology graph. At the moment only information on the geometric appearance of the intersection line is given as attribute value to the corresponding graph edge. Future work includes defining likelihood functions for graph edges and analysing the effect of likelihood attributes.Note de contenu : Part 1: Introduction to acquisition of 3D topography
1 Introduction
1.1 3D Topography
1.2 Scope and limitations
1.3 Input data
1.4 Research problems
1.5 Goal and objectives
1.6 Importance
1.7 Thesis outline
2 Use of 3D topography
2.1 Introduction
2.2 User requirements
2.2.1 Municipality of Den Bosch
2.2.2 Survey Department of Rijkswaterstaat
2.2.3 Water board "Hoogheemraadschap de Stichtsche Rijnlanden"
2.2.4 Topographic Service of the Dutch Cadastre
2.3 Re-using 3D models
2.3.1 Municipality of Den Bosch
2.3.2 Survey Department of Rijkswaterstaat
2.3.3 Water board "Hoogheemraadschap de Stichtsche Rijnlanden"
2.3.4 Topographic Service of the Dutch Cadastre
2.3.5 Availability and distribution
2.3.6 Data fusion
2.3.7 Generalization and filtering
2.3.8 3D Represents as-is situation
2.4 Role of use cases in research project
2.5 Recent developments in using 3D topography
2.6 Conclusions
Part 2: 3D Roads
3 3D Reconstruction of roads
3.1 Introduction
3.2 Related work
3.2.1 Road reconstruction from aerial images
3.2.2 2D Road mapping from laser data
3.2.3 3D Reconstruction from laser data
3.3 Proposed approach
3.4 Data sources
3.4.1 Airborne laser scanner data
3.4.2 Pre-processing laser data
3.4.3 2D Topographic map data
3.4.4 Pre-processing 2D map
3.5 Fusion of map and laser data
3.5.1 Research problems on fusing map and laser data
3.5.2 Proposed fusion algorithm
3.6 3D Reconstruction of polygons
3.6.1 Polygon boundaries
3.6.2 Additional polygons
3.6.3 Assumptions on boundaries
3.6.4 Surfaces
3.7 Results
3.7.1 Interchange "Prins Clausplein"
3.7.2 Interchange "Waterberg"
3.8 Discussion
3.8.1 Parameter settings
3.8.2 Topological correctness
4 Quality analysis on 3D roads
4.1 Error propagation
4.1.1 Quality of plane at map point location
4.1.2 Quality of laser block
4.1.3 Quality of plane model
4.2 Reference data
4.2.1 Height differences between reference data and 3D model
4.3 Testing of predicted quality
4.4 Discussion
Part 3: 3D Buildings
5 Building shape detection
5.1 Introduction
5.1.1 Real buildings vs 3D model representation
5.1.2 Real buildings vs appearance in input data
5.1.3 Appearance in input data vs 3D model representation
5.2 Related work
5.2.1 2D Mapping of building outlines
5.2.2 3D Reconstruction of buildings
5.3 Research problems
5.3.1 Problems on roof shape detection
5.3.2 Problems on scene complexity
5.4 Proposed approach
5.5 Information from map data
5.6 Features from laser data
5.6.1 Segmentation of laser scanner data
5.6.2 Intersection lines
5.6.3 Step edges
5.6.4 Roof topology graph
5.7 Target graphs
5.8 Target based graph matching
5.9 Complete matching results
5.10 Incomplete matching results
6 3D Building Reconstruction
6.1 Introduction
6.2 Components of a roof boundary
6.3 Approach 1: Combine features from complete match results
6.4 Extension of horizontal intersection lines
6.5 Outer boundaries of roof faces
6.5.1 Flat roof faces
6.5.2 Eave construction
6.5.3 Gutter construction
6.6 Dormers and step edges
6.6.1 Simple dormers
6.6.2 Step edges
6.6.3 Step edges for map subdivision
6.7 Reconstruction of walls
6.8 Approach 2: reconstructed targets
6.8.1 Parameterised target models
6.8.2 Use of map data
6.8.3 Limitations
6.8.4 Potential use
6.9 Summary
7 Results and evaluation
7.1 Introduction
7.2 Results
7.2.1 Approach 1: Combined features
7.2.2 Approach 2: Reconstructed targets
7.3 Evaluation
7.3.1 Laser data features
7.3.2 Evaluation on target based matching
7.3.3 Reconstructed models
7.3.4 Problematic situations
7.3.5 Performance in time
7.4 Potential for nation wide 3D building database
7.5 Summary
Part 4: Conclusions and recommendations
8 Conclusions and recommendations
8.1 Conclusions
8.1.1 3D Topographic object reconstruction
8.1.2 3D Road reconstruction
8.1.3 3D Building reconstruction
8.2 RecommendationsNuméro de notice : 10833 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère DOI : sans En ligne : https://www.ncgeo.nl/index.php/en/publicatiesgb/publications-on-geodesy/item/258 [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62510 Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 10833-01 33.80 Livre Centre de documentation Photogrammétrie - Lasergrammétrie Disponible Amélioration d'une base de données d'empreintes de bâtiments pour la reconstruction 3D : une approche par découpe et fusion / Bruno Vallet (2010)
Titre : Amélioration d'une base de données d'empreintes de bâtiments pour la reconstruction 3D : une approche par découpe et fusion Type de document : Article/Communication Auteurs : Bruno Vallet , Auteur ; Didier Boldo , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2010 Autre Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Projets : Terra Numerica / Conférence : RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] base de données localisées 3D
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] bibliothèque de formes
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Dans le contexte de la reconstruction 3D de vastes zones urbaines, l'utilisation d'empreintes de bâtiments s'est montrée utile pour améliorer à la fois la précision et la robustesse des algorithmes utilisés. Cependant, ces empreintes présentent souvent des contradictions avec les données (plus d'un bâtiment dans l'empreinte, cours intérieures, superstructures...). Cet article présente un algorithme rapide et efficace pour améliorer une base de donnée d'empreintes de bâtiment afin de rendre les reconstructions 3D l'utilisant plus faciles, plus précises et plus robustes. Il est basé sur une énergie de segmentation qui est minimisée par une méthode de découpe et de fusion. L'algorithme est évalué sur une vaste zone urbaine d'un kilomètre carré. Numéro de notice : C2010-062 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/RFIA-2010/pdf/2A_P3-Vallet. [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64213
Titre : Co-simulation : étude et réalisation d’un prototype, application à la reconstruction 3D à partir d’imagerie vidéo Type de document : Mémoire Auteurs : S. Grosjean, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2010 Importance : 132 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de stage de fin d’études, Cycle Master Management des Systèmes d’Information et Applications Géographiques, Cycle Mastère Spécialisé Photogrammétrie Positionnement et Mesures de DéformationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] cahier des charges (informatique)
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] fonctionnalité
[Termes IGN] image vidéo
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] simulation
[Termes IGN] système multi-agentsIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) L'informatique et les réseaux s'embarquent chaque jour d'avantage dans notre quotidien. Afin d'évaluer l'impact, l'ergonomie et la performance des futures technologies, les chercheurs et les industriels ont souvent recours à des techniques de simulation ou d'émulation. Ces simulations rassemblent quelquefois plusieurs simulateurs. On parle de cosimulation. Les co-simulations, telles qu'elles sont architecturées actuellement, ne répondent pas à un besoin de flexibilité et de modularité. Trop centralisées, elles peuvent difficilement être exploitées sur de très grandes échelles. L'émergence ou l'amélioration de technologies tels que les systèmes multi-agents ou les Web Services permettent d'envisager des réseaux d'applications autonomes, supervisées par une intelligence artificielle. Des systèmes complexes peuvent s'envisager comme des assemblages de modules unitaires pilotés par des agents logiciels. Ce travail met en lumière des recherches effectuées dans le domaine des co-simulations, qui nous permettent de valider les choix effectués pour définir notre plate-forme de cosimulation. Parmi les solutions technologiques éprouvées, nous en choisissons une combinaison qui semble répondre aux exigences du cahier des charges que nous nous fixons. Cette solution pour une co-simulation, nous l'étendons à la co-opération d'application. Afin de répondre à un besoin de mise en place d'une chaîne de traitement d'images et pour démontrer la faisabilité d'une telle architecture, nous avons développé une plate-forme permettant de faire co-opérer des applications hétérogènes. La chaîne de traitement d'images étudiée vise à reconstruire un environnement intérieur en 3D à partir d'une caméra vidéo. Les informations ainsi créées, sont partagées avec différentes applications clientes, qui enrichissent ainsi leurs données. Cette chaîne utilise des applications de vision par ordinateur capables de réaliser des traitements très rapidement, permettant ainsi d'atteindre le quasi temps réel. Note de contenu : INTRODUCTION
PREMIERE PARTIE : ETUDE D'UNE CO-SIMULATION
1. CONTEXTE
1.1. PRESENTATION DE L'INRIA GRAND-EST
1.2. LE PROJET MADYNES
1.3. PRESENTATION D'EXIST
2. PREAMBULE
2.1. OBJECTIFS
2.2. MOTIVATIONS
2.3. PRINCIPES
3. ANALYSE FONCTIONNELLE
3.1. TRAVAUX LIES A L'ETUDE
3.2. ENVIRONNEMENT
3.2.1. Fonctionnement type de la plate-forme
3.2.2. Public visé
3.2.3. Configuration
3.2.4. Contraintes
3.3. FONCTIONS PRINCIPALES
3.3.1. Préparation de la plate-forme
3.3.2. Administrer une co-simulation
3.3.3. Exploiter une co-simulation
3.4. SYNTHESE
4. ANALYSE TECHNIQUE
4.1. LANGAGE UNIFIE OU CO-SIMULATION
4.2. PRINCIPALES ARCHITECTURES DE CO-SIMULATION
4.2.1. High Level Architecture et Run Time Infrastructure (HLA/RTI)
4.2.2. Service Oriented Architecture (SOA) et Web Services Resource Framework (WSRF)
4.2.3. Système basé sur les Multi-Agents
4.2.4. Synthèse
5. PROPOSITIONS D'ARCHITECTURE
5.1. PERIMETRES DE LA PLATE-FORME
5.1.1. Périmètre de décision
5.1.2. Périmètre d'exécution
5.1.3. Périmètre d'administration
5.2. COMPOSANTS DE LA PLATE-FORME
5.2.1. Les agents
5.2.2. Les modules
5.2.3. Les composant d'administration
5.3. MISE EN OEUVRE DES FONCTIONS PRINCIPALES
6. BILAN ET PERSPECTIVES
SECONDE PARTIE : INTEGRATION D'UN MODULE DE RECONSTRUCTION DE SCENE 3D A PARTIR D'IMAGERIE VIDEO
1. INTRODUCTION
1.1. MOTIVATION
1.2. TRAVAUX DE REFERENCE
1.2.1. Parallel Tracking and Multiple Mapping (PTAMM)
1.2.2. Patch-based Multi-view Stereo (PMVS)
2. CHAINE DE TRAITEMENT
2.1. PRINCIPE GENERAL
2.2. SOURCES D'IMAGE
2.2.1. Logiciels de capture
2.2.2. Calibration
2.2.3. Choix de caméra et calibration
2.3. ESTIMATION DE LA POSE DE LA CAMERA
2.3.1. Mise en place d'un couple stéréoscopique à partir d'images issues de vidéo
2.3.2. Tracking
2.3.3. Cartographie
2.4. MEMORISATION DE LA CARTOGRAPHIE ET REJEUX
2.5. REALISATION DE NUAGE DE POINTS DENSES
2.6. RECONSTRUCTION DE STRUCTURE
2.7. VISUALISATION
3. COORDINATION DES MODULES
3.1. PREPARATION DE CHAQUE MODULE
3.1.1. Étude préliminaire
3.1.2. Adaptation d'un connecteur ou exploitation de l'API
3.2. PARAMETRAGE DES AGENTS
3.2.1. Définition des rôles
3.2.2. Gestion des conversions et filtres
3.3. ROBUSTESSE
4. RESULTATS ET PERSPECTIVES
4.1. JEU DE TEST
4.2. MODULES EMPLOYES
4.3. COMPARAISONS
4.4. AMELIORATIONS
5. CONCLUSION SECONDE PARTIE
CONCLUSION GENERALENuméro de notice : 10912 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Institut National de Recherche en Informatique et Automatique INRIA Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=49416 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 10912-01 MPPMD Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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10912_mem_cosimulation_imagerie_video_grosjean.pdfAdobe Acrobat PDF Extraction et reconstruction des bâtiments en milieu urbain à partir d’images satellitaires optiques et radar à haute résolution / Hélène Sportouche (2010)
Titre : Extraction et reconstruction des bâtiments en milieu urbain à partir d’images satellitaires optiques et radar à haute résolution Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Hélène Sportouche, Auteur Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2010 Importance : 197 p. Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de docteur de Télécom ParisTech, Spécialité : Signal et ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâtiIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Ces travaux s’inscrivent dans le cadre de l’extraction et de la reconstruction 3D des bâtiments en milieu urbain et semi-urbain, à partir d’images satellitaires optiques et RADAR à haute résolution. L’objectif majeur réside dans le développement d’une chaîne complète de traitements semi-automatiques, capable de fournir une reconstruction simple et fiable des bâtiments de la scène, à partir d’une configuration spécifique des données d’entrée, composée d’une image optique et d’une image RADAR, ainsi que d’un modèle numérique de terrain (MNT). Cette configuration restreinte, particulièrement délicate à traiter mais susceptible d’intervenir en milieu opérationnel, lorsque des couples stéréoscopiques, radargrammétriques ou interférométriques sont indisponibles ou inexploitables, a fait l’objet de peu de travaux jusqu’ici recensés dans la littérature. La proposition d’une démarche dédiée à la gestion d’un tel scénario représente donc un intérêt certain pour plusieurs applications de télédétection (cartographie du paysage urbain, détection de changements, simulation de scènes). L’enjeu consiste à bénéficier pleinement du contexte de la fusion de données, en exploitant, de façon appropriée, les complémentarités optiques et RADAR, en vue d’une reconstruction de la scène par combinaison d’informations planimétriques et altimétriques. Notre cadre de travail se limite à celui de la reconstruction de bâtiments simples de type parallélépipédique. La chaîne proposée se décompose en quatre étapes principales, qui correspondent aux quatre contributions majeures de nos travaux : premièrement, une nouvelle méthode, basée sur l’adaptation d’outils morphologiques, géométriques et radiométriques à la problématique considérée, est proposée pour l’étape de détection des bâtiments potentiels en monoscopie optique panchromatique ; deuxièmement, une méthode originale, dédiée à la superposition fine de primitives homologues caractéristiques du bâtiment, est présentée pour l’étape de projection-recalage des emprises optiques potentielles dans la donnée RADAR ; troisièmement, une approche innovante, combinant deux critères RADAR complémentaires, est développée pour l’étape jointe d’estimation des hauteurs des bâtiments et de validation de leur présence sur l’image RADAR ; et, dernièrement, une méthode, fondée sur l’introduction de scores de qualité, est suggérée pour l’étape de qualification des bâtis reconstruits. La chaîne complète est mise en œuvre sur des scènes d’étude issues d’un couple de données réelles Quickbird / TerraSAR-X. Les résultats fournis sont analysés qualitativement et quantitativement (évaluation des performances en terme de détection et de fausse alarme après l’étape de détection des bâtis potentiels et après l’étape de validation, analyse de la précision planimétrique des contours extraits et de la précision altimétrique des hauteurs estimées). À l’issue de la séquence de procédés proposée, nous obtenons une reconstruction globalement satisfaisante des bâtiments composant la scène. Numéro de notice : 17720 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Signal et Images : Télécom ParisTech : 2010 DOI : sans En ligne : https://hal.science/pastel-00564891/ Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100067 A formulation for unsupervised hierarchical segmentation of facade images with periodic models / Jean-Pascal Burochin (2010)
contenu dans Photogrammetric computer vision and image analysis, ISPRS Commission 3 symposium, Saint-Mandé, 1-3 septembre 2010, volume 1. Papers accepted on the basis of peer-reviewed full manuscripts / Nicolas Paparoditis (2010)
Titre : A formulation for unsupervised hierarchical segmentation of facade images with periodic models Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Pascal Burochin , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Olivier Tournaire , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2010 Conférence : PCV 2010, ISPRS - Commission 3 symposium Photogrammetric computer vision and image analysis 01/09/2010 03/09/2010 Saint-Mandé France ISPRS OA Archives Importance : pp 227 - 232 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] alignement
[Termes IGN] appariement de modèles conceptuels de données
[Termes IGN] corrélation à l'aide de traits caractéristiques
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) We introduce an unsupervised segmentation method to build a hierarchical representation of a building facade from a single calibrated street level image. The process recursively splits horizontally or vertically the rectified image along dominant alignments until the radiometric content of the region hypothesis corresponds to a given model. This paper propose two main novelties: first we describe an advanced split energy formulation to separate dominant alignments breaks. Then we introduce a model that express periodicity in facade texture. This segmentation could be an interesting tool for facade modeling and is in particular well suited for facade texture compression. Numéro de notice : C2010-004 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/part3/a/pdf/227_XXXVIII-part3A.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65059 PermalinkPermalinkPhotogrammetric computer vision and image analysis: ISPRS Commission 3 symposium, Saint-Mandé, 1-3 septembre 2010, volume 2. Papers accepted on the basis of abstracts / Nicolas Paparoditis (2010)PermalinkStructural approach for building reconstruction from a single DSM / Florent Lafarge in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 32 n° 1 (January 2010)Permalink3D builbing reconstruction from lidar based on a cell decomposition approach / Martin Kada (01/12/2009)PermalinkGeneration and application of rules for quality dependent facade reconstruction / S. 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