Appariement dense d'images radars en conditions radargrammétriques : apport de l'information de contour

Area-based radar image matching in radargrammetric conditions : improvement using edge information

• Auteur / Autrice : Guillaume Oller
• Direction : Philippe Marthon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, acoustique
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT

Mots clés

Mots clés contrôlés

Perception des formes

Corrélation (statistique)

Radar à antenne synthétique

Mots clés libres

Radargrammétrie

Appariement d'images

Résumé

Basée sur le principe de la stéréoscopie, la radargrammétrie permet de générer l’information d’altitude à partir d’un couple d’images radars. L’appariement consiste à rechercher l’homologue (même point au sol), de chaque point de l’image gauche dans l’image droite. L’objectif de cette thèse est d’améliorer les méthodes classiques d’appariement dense, souvent mises en échec à cause du bruit de speckle. Les mesures de corrélation radiométriques étant peu performantes, nos travaux portent sur l’apport de l’information de contours. La première partie du manuscrit présente un opérateur original de détection de contours. Puis la problématique de l’appariement est divisée en deux : les mesures de corrélation et les stratégies d’appariement. Des mesures basées sur les contours sont proposées et évaluées. Puis trois voies d’amélioration sont envisagées : la gestion des appariements incertains, l’adaptation de la tailles des fenêtres et la coopération des mesures de corrélation.

Based on stereoscopy principle, radargrammetry is a method to compute relief information from synthetic aperture radar (SAR) images. The matching step consists, for each left image point, in looking for the homologous point, i. E. The same ground point, in the right image. The aim of this Ph. D. Thesis is to improve classical matching method which often fail because of speckle noise. As radiometry-based correlation measures are not always adapted to SAR signal, we focused on edge-based methods. In the first part, we present a new edge detector. Then, the matching step is divided in two separated problems : the correlation measures, and the matching strategy. Edge-based correlation measures are proposed and evaluated. Finally, three improvements ways are studied : detection and control of uncertain points, adaptive window size using image structures and cooperation of several correlation measures.