Reconnaissance d'objets cartographiques dans les images satellitaires à haute résolution
Auteur / Autrice : | Güray Erus |
Direction : | Nicole Vincent |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance en 2008 |
Etablissement(s) : | Paris 5 |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Notre thèse porte spécifiquement sur la reconnaissance d'objets cartographiques à forte structure prononcée comme les ronds-points et les ponts dans les images satellitaires à haute résolution. Etant des constructions humaines, les objets cartographiques ont des caractéristiques géométriques régulières qui les distinguent des autres objets. Nous proposons d'exploiter principalement ces caractéristiques pour obtenir une représentation de leur structure inhérente. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode de génération de modèle explicite d'objet structurel représenté par des graphes relationnels attribués (ARGs) à partir des imagettes segmentées par un expert. A la fin de cette étape préliminaire, nous avons réussi à générer des modèles d'objets pour les catégories d'objets ronds-points et ponts. Nous avons proposé, dans un deuxième temps, l'apprentissage d'un modèle plus souple fondé principalement sur l'apparence des composants locaux de l'objet par une méthode statistique d'apprentissage. On apprend un modèle implicite d'objet par la fusion de classifieurs faibles obtenus à partir des primitives géométriques en utilisant l'algorithme Adaboost. Nous avons également proposé une méthode de reconnaissance par un modèle implicite construit par une approche composants et structure. Le modèle est appris par l'algorithme de regroupement Mean-Shift. Enfin, les méthodes de reconnaissance sont validées sur un ensemble d'images réelles fournies par le CNES dans le cadre d'une compétition nationale et d'une application cartographique.