Technique d'optimisation pour l'appariement d'images en télédétection

Optimization techniques for image registration applied to remote sensing

• Auteur / Autrice : Bruno Conejo
• Direction : Pascal Monasse
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/11/2017
• Etablissement(s) : Paris Est
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (1997-2009)
• Jury : Président / Présidente : Hugues Talbot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pascal Monasse, Arwen Bradley, Jean-Philippe Avouac, Jean-Sébastien Leprince
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Andrés Almansa, François Malgouyres

Mots clés

Mots clés contrôlés

Méthodes d'homogénéisation numérique

Logiciels

Imagerie satellitaire

Télédétection en sciences de la Terre

Mots clés libres

Optimisation numérique

Primal dual

Mrf/crf

Télédétection

Numerical optimization

Primal dual

Mrf/crf

Remote sensing

Résumé

Dans le contexte de la vision par ordinateur cette thèse étudie le problème d’appariement d’images dans le cadre de la télédétection pour la géologie. Plus précisément, nous disposons dans ce travail de deux images de la même scène géographique, mais acquises à partir de deux points de vue différents et éventuellement à un autre moment. La tâche d’appariement est d'associer à chaque pixel de la première image un pixel de la seconde image.Bien que ce problème soit relativement facile pour les êtres humains, il reste difficile à résoudre par un ordinateur. De nombreuses approches pour traiter cette tâche ont été proposées. Les techniques les plus prometteuses formulent la tâche comme un problème d'optimisation numérique. Malheureusement, le nombre d'inconnues ainsi que la nature de la fonction à optimiser rendent ce problème extrêmement difficile à résoudre. Cette thèse étudie deux approches avec un schéma multi-échelle pour résoudre le problème numérique sous-jacent

This thesis studies the computer vision problem of image registration in the context of geological remote sensing surveys. More precisely we dispose in this work of two images picturing the same geographical scene but acquired from two different view points and possibly at a different time. The task of registration is to associate to each pixel of the first image its counterpart in the second image.While this problem is relatively easy for human-beings, it remains an open problem to solve it with a computer. Numerous approaches to address this task have been proposed. The most promising techniques formulate the task as a numerical optimization problem. Unfortunately, the number of unknowns along with the nature of the objective function make the optimization problem extremely difficult to solve. This thesis investigates two approaches along with a coarsening scheme to solve the underlying numerical problem