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Machine learning for image segmentation / Kaiwen Chang (2019)  

Public contenu dans HAL Hyper articles en ligne / Centre pour la Communication Scientifique Directe CCSD (2000)   Titre : Machine learning for image segmentation Titre original : Apprentissage artificiel pour la segmentation d'image Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kaiwen Chang, Auteur ; Jesus Angulo lopez, Directeur de thèse ; Jesus Angulo lopez, Directeur de thèse ; Bruno Figliuzzi, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2019 Importance : 155 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'Université PSL, Spécialité : Morphologie Mathématique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] algorithme de superpixels [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] base de données d'images [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] morphologie mathématique [Termes descripteurs IGN] optique géométrique [Termes descripteurs IGN] rayonnement lumineux [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] segmentation par graphes d'adjacence de régions [Termes descripteurs IGN] superpixel Résumé : (auteur) In this PhD thesis, our aim is to establish a general methodology for performing the segmentation of a dataset constituted of similar images with only a few annotated images as training examples. This methodology is directly intended to be applied to images gathered in Earth observation or materials science applications, for which there is not enough annotated examples to train state-of-the-art deep learning based segmentation algorithms. The proposed methodology starts from a superpixel partition of the image and gradually merges the initial regions until anactual segmentation is obtained. The two main contributions described in this PhD thesis are the development of a new superpixel algorithm which makes use of the Eikonal equation, and the development of a superpixel merging algorithm steaming from the adaption of the Eikonal equation to the setting of graphs. The superpixels merging approach makes use of a region adjacency graph computed from the superpixel partition. The edges are weighted by a dissimilarity measure learned by a machine learning algorithm from low-level cues computed on the superpixels. In terms of application, our approach to image segmentation is finally evaluated on the SWIMSEG dataset, a dataset which contains sky cloud images. On this dataset, using only a limited amount of images for training our algorithm, we were able to obtain segmentation results similar to the ones obtained with state-of-the-art algorithms. Note de contenu : 1- Introduction 2- Fast marching based superpixels 3- Hierarchical segmentation based on wavelet decomposition 4- Learning similarities between regions 5- Region merging 6- Application Conclusion and perspectives Numéro de notice : 25837 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Morphologie Mathématique : Paris sciences et lettres : 2019 Organisme de stage : Centre de Morphologie Mathématique (Mines ParisTech) DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02510662 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95191

Prise en compte de la dépendance spatiotemporale des séries temporelles de coordonnées GNSS pour une meilleure détermination des plaques tectoniques majeures par rapport au centre de la Terre / Clément Benoist (2018)  

Public Titre : Prise en compte de la dépendance spatiotemporale des séries temporelles de coordonnées GNSS pour une meilleure détermination des plaques tectoniques majeures par rapport au centre de la Terre Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Clément Benoist , Auteur ; Zuheir Altamimi , Directeur de thèse ; Xavier Collilieux Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2018 Importance : 124 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de doctorat en Astronomie et Astrophysique Langues : Français (fre) Résumé : (auteur) Tout positionnement global précis nécessite un repère de référence tel le repère international de référence terrestre (ITRF). La détermination de l’ITRF s’appuie sur des séries temporelles de positions d’instruments géodésiques, en particulier des stations GNSS permanentes. Les séries temporelles de positions de stations GNSS sont corrélées temporellement et spatialement. De nombreuses études ont caractérisé la dépendance temporelle de ces séries et son impact sur la détermination de repères de référence. En revanche, les corrélations spatiales (entre stations proches) des séries GNSS n’ont jusqu’à présent jamais été prises en compte dans le calcul de repères de référence. L’objectif de cette thèse est donc de proposer une méthodologie pour la prise en compte de ces corrélations spatiales et d’évaluer son apport.Les dépendances spatiales entre les séries de 195 stations GNSS sont tout d’abord évaluées à l’aide de variogrammes empiriques confirmant l’existence de corrélations jusqu’à des distances d’environ 5000 km. Des modèles de covariance exponentielle ne dépendant que de la distance inter-stations sont ajustés sur ces variogrammes empiriques.Une méthodologie basée sur un filtre de Kalman est ensuite développée pour prendre en compte les dépendances spatiales des séries GNSS dans le calcul d’un repère de référence. Trois modèles de dépendance spatiale sont proposés : un modèle ne tenant pas compte de la dépendance spatiale (cas actuel du calcul de l’ITRF), un modèle basé sur les covariances empiriques entre séries de différentes stations, et un modèle basé sur les fonctions de covariance exponentielle mentionnées ci-dessus. Ces différents modèles sont appliqués à trois jeux tests d’une dizaine de stations chacun situés en Europe, aux Caraïbes et sur la côte est des États-Unis. Les trois modèles sont évalués à l’aune d’un critère de validation croisée, c’est-à-dire sur leur capacité à prédire les positions des stations en l’absence de données. Les résultats sur les jeux tests d’Europe et des États-Unis montrent une amélioration considérable de cette capacité prédictive lorsque la dépendance spatiale des séries est prise en compte. Cette amélioration est maximale lorsque le modèle de covariance exponentielle est utilisé. L’amélioration est nettement moindre, mais toujours présente sur le jeu test des Caraïbes.Les trois modèles sont également évalués sur leur capacité à déterminer des vitesses de déplacement exactes à partir de séries temporelles de positions courtes. L’impact de la prise en compte de la dépendance spatiale des séries sur l’exactitude des vitesses estimées est significatif. Comme précédemment, l’amélioration est maximale lorsque le modèle de covariance exponentielle est utilisé.Cette thèse démontre ainsi l’intérêt de la prise en compte des dépendances spatiales entre séries GNSS pour la détermination de repères de référence. La méthodologie développée pourra être utilisée pour le calcul de futures versions de l’ITRF. Note de contenu : I Généralités 1 Statistiques 2 Systèmes de référence et ITRF 3 État de l’art de l’analyse statistique des séries temporelles de positions GNSS II Analyse statistique spatiotemporelle des séries temporelles de positions GNSS 4 Choix de la méthodologie statistique 5 Résultats et discussion Conclusions et perspectives Numéro de notice : 17594 Affiliation des auteurs : LaSTIG LAREG (2012-mi2018) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Géodésie : Observatoire de Paris : 2018 Organisme de stage : Lareg (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02117734 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93747

Combination of GNSS and SLR measurements : contribution to the realization of the terrestrial reference frame / Sara Bruni (2016)  

Public Titre : Combination of GNSS and SLR measurements : contribution to the realization of the terrestrial reference frame Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sara Bruni, Auteur ; Zuheir Altamimi , Directeur de thèse ; Susanna Zerbini, Directeur de thèse Editeur : Bologne : Université de Bologne Année de publication : 2016 Autre Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Note générale : bibliographie École doctorale Astronomie et astrophysique d'Île-de-France UNIVERSIT ́A DI BOLOGNA - DIPARTIMENTO DI FISICA E ASTRONOMIA Dottorato di ricerca in Geofisica - CICLO XXVIII en cotutelle avec OBSERVATOIRE de PARIS, ECOLE DOCTORALE ASTRONOMIE ET ASTROPHYSIQUE D’ILE-DE-FRANCE Doctorat: ASTRONOMIE ET ASTROPHYSIQUE Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux [Termes descripteurs IGN] compensation par moindres carrés [Termes descripteurs IGN] données GNSS [Termes descripteurs IGN] données TLS (télémétrie) [Termes descripteurs IGN] fiabilité des données [Termes descripteurs IGN] géocentre [Termes descripteurs IGN] International Terrestrial Reference Frame [Termes descripteurs IGN] pertinence [Termes descripteurs IGN] précision du positionnement [Termes descripteurs IGN] rétroréflecteur Résumé : (auteur) La mise en oeuvre exacte et précise du repère international de référence terrestre (ITRF) est une exigence fondamentale pour le développement des Sciences du Système Terre. La réalisation du référentiel mondial, en fait, concerne directement de nombreux domaines allant de la détermination précise des orbites des satellites, à la calibration des altimètres, à l'évaluation des étalonnages absolus d'antennes satellites pour le Global Navigation Satellite System (GNSS) et la validation des corrections du vecteur du centre de masse pour les véhicules spatiaux portant à bord des rétro-réflecteurs pour la technique de télémétrie laser sur satellite (SLR). En conséquence, toutes les études portant sur les mouvements de la surface de la Terre, y compris les océans et les calottes glaciaires, dépendent étroitement de la disponibilité d'un repère de référence fiable qui est fondamental pour référencer les mesures pertinentes. La réalisation de l'ITRF doit alors être périodiquement mise à jour, afin d'intégrer des nouvelles observations et progrès dans les procédures d'analyse des données et/ou des méthodes de combinaison. Toutes les nouvelles stratégies de calcul doivent viser l'amélioration de la réalisation des paramètres physiques du repère, à savoir l'origine et l'échelle, sur lesquels se fondent de façon critique un grand nombre d'études scientifiques et d'applications civiles. Ce travail se concentre sur le potentiel de combiner les observations GNSS et SLR par leur liens à bord de satellites GPS / GLONASS. En fait, les satellites GNSS équipés de rétro-réflecteurs peuvent être observés par les stations SLR, ce qui permet de déterminer les orbites des satellites à travers les deux signaux : optiques et à micro-ondes. En principe, la connexion inter-technique si réalisée pourrait être exploitée pour le calcul de l'ITRF en place des liens terrestres actuellement utilisés. Ces derniers sont connus pour être aujourd'hui un facteur limitant de la précision du repère en raison de leur distribution inhomogène et de leurs divergences avec les estimations de la géodésie spatiale en conséquence des erreurs systématiques dans les observations. Dans cette étude, la force du lien alternatif en orbite a été soigneusement analysée afin d'évaluer les performances de l'approche de combinaison sélectionnée dans les conditions opérationnelles disponibles. L'investigation porte sur la caractérisation de la précision, de la fiabilité et de la pertinence des paramètres combinés du repère de référence. Note de contenu : 1. Theoretical notes 2. Techniques 3. Results Numéro de notice : 17592 Affiliation des auteurs : LAREG (1991-2011) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Astronomie et astrophysique : Université de Bologne, Observatoire de Paris : 2016 Organisme de stage : Lareg (IGN) DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01428831 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93745

Spatial machine learning applied to multivariate and multimodal images / Gianni Franchi (2016)  

Public contenu dans HAL Hyper articles en ligne / Centre pour la Communication Scientifique Directe CCSD (2000)   Titre : Spatial machine learning applied to multivariate and multimodal images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gianni Franchi, Auteur ; Jesus Angulo lopez, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2016 Importance : 197 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'Université de Recherche Paris Sciences et Lettres, préparée à MINES ParisTech, Spécialité : Morphologie Mathématique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse en composantes principales [Termes descripteurs IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] fusion d'images [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] krigeage [Termes descripteurs IGN] méthode fondée sur le noyau [Termes descripteurs IGN] microscope électronique [Termes descripteurs IGN] morphologie mathématique [Termes descripteurs IGN] régression linéaire Résumé : (auteur) This thesis focuses on multivariate spatial statistics and machine learning applied to hyperspectral and multimodal and images in remote sensing and scanning electron microscopy (SEM). In this thesis the following topics are considered: Fusion of images: SEM allows us to acquire images from a given sample using different modalities. The purpose of these studies is to analyze the interest of fusion of information to improve the multimodal SEM images acquisition. We have modeled and implemented various techniques of image fusion of information, based in particular on spatial regression theory. They have been assessed on various datasets. Spatial classification of multivariate image pixels: We have proposed a novel approach for pixel classification in multi/hyperspectral images. The aim of this technique is to represent and efficiently describe the spatial/spectral features of multivariate images. These multi-scale deep descriptors aim at representing the content of the image while considering invariances related to the texture and to its geometric transformations. Spatial dimensionality reduction: We have developed a technique to extract a feature space using morphological principal component analysis. Indeed, in order to take into account the spatial and structural information we used mathematical morphology operators Note de contenu : I- Introduction II- Feature representation and classification for hyperspectral images III- Fusion of information for multimodal SEM images IV Conclusion Numéro de notice : 25828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Morphologie Mathématique : Paris, 2016 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01483980v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95124