Extraction 3D de marquages routiers à partir d'images aériennes multi-vues et quelques applications

• Auteur / Autrice : Olivier Tournaire
• Direction : Nicolas Paparoditis, Bernard Cervelle
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'information géographique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Université de Marne-la-Vallée (1991-2019)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie tridimensionnelle

Photographie aérienne

Marquage de chaussées

Résumé

La détection de routes à partir d’images aéroportées ou d’images satellitales et RADAR est un thème d’intérêt majeur qui a mobilisé de nombreux chercheurs depuis la fin des années 1970. Le sujet reste encore aujourd’hui largement d’actualité, d’autant que les besoins de données fiables et récentes sont toujours plus importants. Dans le cadre de cette thèse, nous envisageons le réseau routier sous un angle restreint, celui de la détection d’objets du sol, et, plus précisément, de la signalisation routière horizontale, c’est-à-dire le marquage au sol. Les données que nous utiliserons sont des images aériennes à haute résolution (de l’ordre de 25 cm au nadir) dans un contexte multi-recouvrement. L’accent sera mis tout particulièrement sur le milieu urbain. Nous présenterons dans ce manuscrit les travaux que nous avons menés dans cette optique. Nous avons retenu un découpage qui se focalise dans un premier temps sur les objets du marquage au sol que nous proposons de détecter et de reconstruire dans un espace tridimensionnel. Dans ce contexte, la méthodologie générale sera précisée : détection et sélection des primitives image, puis, reconstruction de primitives 3D. La première approche bottomup sera ensuite confrontée à une approche top-down par processus ponctuels marqués. Cette approche permet en effet de s’affranchir d’un certain nombre de problèmes inhérents aux premières méthodes que nous présenterons, par l’introduction de connaissances a priori. A partir des résultats obtenus, nous présenterons une méthodologie permettant d’améliorer la qualité géométrique des objets reconstruits. L’ensemble de ces étapes sera basé sur un ensemble de spécifications géométriques et d’implantation clairement définies par les services en charge de la voirie. Dans un second temps, nous avons cherché à mettre en lumière l’intérêt de ces travaux dans diverses applications. En effet, outre l’aspect purement informatif sur la structure du réseau routier que permettent de définir les marquages au sol, il est possible d’en dériver des données utilisables dans d’autres processus. Nous présenterons en premier lieu une méthode permettant de réaliser un géoréférencement fin des images acquises par un système de cartographie mobile en milieu urbain. Les problèmes de géolocalisation de tels systèmes (masques et multi-trajets des signaux GPS) peuvent être résolus par l’appariement d’objets détectés par les systèmes imageurs aérien et terrestre. Cette méthode permet ainsi de bénéficier de la qualité géométrique des objets issus de l’imagerie terrestre et de la qualité de localisation des objets reconstruits à partir des images aériennes. Nous nous intéresserons ensuite à la détection et à la délimitation de routes à partir de graines calculées automatiquement grâce aux marquages au sol détectés et reconstruits. Ces graines sont ensuite utilisées dans un algorithme de croissance de régions

Road detection from aerial, satellital or RADAR images is of great interest in the image processing and photogrammetric communities since the 70’s. This topic stays today challenging, the growing needs for accurate and recent data being more and more important. In the context of this work, we study the road network in a restrictive frame, the one of the horizontal road signs, i. E. Road markings. For this purpose, we will use high resolution aerial images (25 cm GSD), in a multiview frame. We will particularly emphasize on the urban environment. In this thesis, we will present the works done according to this point of view. We choose to focus first on the road markings objects that we propose to detect and reconstruct in a three dimensional space. In this context, the general strategy will be developped : detection and selection of images features, then, three dimensionnal reconstruction. The first bottomup approach will then be compare with with a top-down approach involving marked point processes. This approach enables to cope with some of the problems inherents to the first methods we will present, with the introduction of a priori knowledge. From the obtained results, we will present a methodology allowing us to increase geometric quality of the reconstructed objects. All those steps are based on a set of specifications describing clearly and carefully the geometric shapes of the road markings coming from public road services. In a second time, we tried to highlight the sake of these works in miscellaneous applications. Indeed, in addition to the purely informative aspect on the road network structure derived from the road markings, it is possible to branch off from them data usefull in other processes. We first present a method to obtain a fine georeferencing of images acquired with mobile mapping systems in urban areas. The location problems of such systems (masks and multipaths of GPS signal) can be solved with matching objects detected from both aerial and terrestrial imaging systems. This method enables to benefit jointly from the geometric quality of the objets coming from the terrestrial imagery and of the location quality of the objects reconstructed from aerial images. We will then focus of the detection and delimitation of roads from seeds automatically computed thanks to the detected and reconstructed road markings. These seeds are then introduced in a region growing algorithm