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Publications of 2002
Result of the query in the list of publications :
9 Technical and Research Reports |
3 - Analyse Intra-urbaine à partir d'Images Satellitaires par une Approche de Fusion de Données sur la Ville de Mexico.
O. Viveros-Cancino and X. Descombes and J. Zerubia. Research Report 4578, Inria, France, October 2002.
Keywords : Data fusion, Markov Fields, Texture, Urban areas, Confusion matrix.
@TECHREPORT{4578,
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| author |
= |
{Viveros-Cancino, O. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Analyse Intra-urbaine à partir d'Images Satellitaires par une Approche de Fusion de Données sur la Ville de Mexico}, |
| year |
= |
{2002}, |
| month |
= |
{October}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4578}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072010}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72010/filename/RR-4578.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/20/10/PS/RR-4578.ps}, |
| keyword |
= |
{Data fusion, Markov Fields, Texture, Urban areas, Confusion matrix} |
| } |
Résumé :
Ce document présente une analyse intra-urbaine afin d'améliorer la détection des différents tissus urbains avec une application sur la ville de Mexico. La méthode de fission-fusion est proposée ainsi qu'une méthode pour fusionner les classes existantes. Les deux méthodes se composent des étapes suivantes : premièrement, une analyse de texture, nommée étape de fission, est faite pour mieux décrire l'image, ensuite, une classification supervisée, nommée étape de fusion, est faite sur les paramètres issus de l'analyse de texture à partir des valeurs de qualité, notamment la valeur Kappa calculée sur la matrice de confusion. Ces étapes sont réalisées sur des images optiques (SPOT) et radar (ERS) de la ville de Mexico et sont suivies d'un régularisation. |
Abstract :
In this research report we present an intra-urban analysis to improve urban texture extraction. Two methods are proposed : a fission-fusion method and another method which fuses already existing classes. Both methods consist of two steps. The first step, called fission, performs a texture analysis which looks for structures with different parameters. The second step, called fusion, involves a supervised classification using quality parameters, in particular the kappa value which is computed from the confusion matrix. These two steps are carried out on SPOT and radar images of Mexico city. A regularization step is then performed which completes our analysis. |
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4 - Gamma-Convergence of Discrete Functionals with non Convex Perturbation for Image Classification.
G. Aubert and L. Blanc-Féraud and R. March. Research Report 4560, Inria, France, September 2002.
Keywords : Generalised Gaussians, Classification, Regularization.
@TECHREPORT{4560,
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| author |
= |
{Aubert, G. and Blanc-Féraud, L. and March, R.}, |
| title |
= |
{Gamma-Convergence of Discrete Functionals with non Convex Perturbation for Image Classification}, |
| year |
= |
{2002}, |
| month |
= |
{September}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4560}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072028}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72028/filename/RR-4560.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/20/28/PS/RR-4560.ps}, |
| keyword |
= |
{Generalised Gaussians, Classification, Regularization} |
| } |
Résumé :
Ce rapport contient la justification mathématique du modèle variationnel proposé en traitement d'image pour la classification supervisée. A partir des travaux effectués en mécanique des fluides pour les transitions de phase, nous avons développé un modèle de classification par minimisation d'une suite de fonctionnelles. Le résultat est une image de classes formée de régions homogènes séparées par des contours réguliers. Ce modèle diffère de ceux utilisés en mécanique des fluides car la perturbation utilisée n'est pas quadratique mais correspond à une fonction de régularisation d'image préservant les contours. La gamma-convergence de cette nouvelle suite de fonctionnelles est prouvée. |
Abstract :
The purpose of this report is to show the theoretical soundness of a variation- al method proposed in image processing for supervised classification. Based on works developed for phase transitions in fluid mechanics, the classification is obtained by minimizing a sequence of functionals. The method provides an image composed of homogeneous regions with regular boundaries, a region being defined as a set of pixels belonging to the same class. In this paper, we show the gamma-convergence of the sequence of functionals which differ from the ones proposed in fluid mechanics in the sense that the perturbation term is not quadratic but has a finite asymptote at infinity, corresponding to an edge preserving regularization term in image processing. |
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5 - Mathematical Statement to one Dimensional Phase Unwrapping : a Variational Approach.
C. Lacombe and G. Aubert and L. Blanc-Féraud. Research Report 4521, Inria, France, July 2002.
Keywords : Sobolev space, Bounded Variation Space, Synthetic Aperture Radar (SAR), Interferometry, Phase unwrapping.
@TECHREPORT{4521,
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| author |
= |
{Lacombe, C. and Aubert, G. and Blanc-Féraud, L.}, |
| title |
= |
{Mathematical Statement to one Dimensional Phase Unwrapping : a Variational Approach}, |
| year |
= |
{2002}, |
| month |
= |
{July}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4521}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072067}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72067/filename/RR-4521.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/20/67/PS/RR-4521.ps}, |
| keyword |
= |
{Sobolev space, Bounded Variation Space, Synthetic Aperture Radar (SAR), Interferometry, Phase unwrapping} |
| } |
Résumé :
Beaucoup d'alogorithmes de déroulement de phase ont été développés et formulés dans le domaine discret durant ces dix dernières années. Nous proposons ici, une formulation variationnelle pour résoudre le problème. Cette étude dans le domaine continu va nous permettre d'imposer quelques contraintes sur la régularité de la solution et de les implémenter efficacement. Cette méthode est présentée dans le cas unidimensionnel, et servira de base pour nos développement futurs pour le cas réel en 2D. |
Abstract :
Over the past ten years, many phase unwrapping algorithms have been developed and formulated in a discrete setting. Here we propose a variational formulatio- n to solve the problem. This continuous framework will allow us to impose some constraints on the smoothness of the solution and to implement them efficiently. This method is presented in the one dimensional case, and will serve as a basis for future developments in the real 2D case. |
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6 - Signed Distance Functions and Viscosity Solutions of Discontinuous Hamilton-Jacobi Equations.
J.F. Aujol and G. Aubert. Research Report 4507, Inria, France, July 2002.
Keywords : Partial differential equation, Signed distance function, Hamilton-Jacobi equation, Skeleton.
@TECHREPORT{4507,
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| author |
= |
{Aujol, J.F. and Aubert, G.}, |
| title |
= |
{Signed Distance Functions and Viscosity Solutions of Discontinuous Hamilton-Jacobi Equations}, |
| year |
= |
{2002}, |
| month |
= |
{July}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4507}, |
| address |
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{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072081}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72081/filename/RR-4507.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/20/81/PS/RR-4507.ps}, |
| keyword |
= |
{Partial differential equation, Signed distance function, Hamilton-Jacobi equation, Skeleton} |
| } |
Résumé :
Dans ce travail, nous commençons par revoir quelques propriétés de la fonction distance signée. En particulier, nous examinons le squelette d'une courbe de ^2, et nous obtenons une description complète de sa fermeture. Nous donnons aussi une condition suffisante pour que l'adhérence du squelette soit de mesure de Lebesgue nulle. Nous menons alors une étude complète de l'EDP: du/dt +sign(u_0(x))(|Du|-1)=0 , cette dernière étant reliée étroitement à la fonction distance signée. Les articles spécialisés ne fournissent pas de résultats mathématiques pour ce genre d'EDP. En effet, nous sommes confrontés à un Hamiltonien discontinu. Nous nous intéressons ensuite à une classe d'EDP plus générale: du/dt +sign(u_0(x))H(Du)=0 , où H est un opérateur convexe. En se plaçant dans le cadre d'hypothèses techniques raisonnables, nous obtenons le même genre de résultats que précédemment. A notre connaissance, il s'agit de résultats nouveaux pour des opérateurs hamiltoniens discontinus. |
Abstract :
In this paper, we first review some properties of the signed distance function. In particular, we examine the skeleton of a curve in ^2 and get a complete description of its closure. We also give a sufficient condition for the closure of the skeleton to be of zero Lebesgue's measure. We then make a complete study of the PDE: du/dt +sign(u_0(x))(|Du|-1)=0 , which is closely related to the signed distance function. The existing literature provides no mathematical results for such PDEs. Indeed, we face the difficulty of considering a discontinuous Hamiltonian operator with respect to the space variable. We state an existence and uniqueness theorem, giving in particular an explicit Hopf-Lax formula for the solution as well as its asymptotic behaviour. This generalizes classical results for continous Hamitonian. We then get interested in a more general class of PDEs: du/dt +sign(u_0(x))H(D- u)=0, with H convex Under some technical but reasonable assumptions, we obtain the same kind of results. As far as we know, they are new for discontinuous Hamiltonians. |
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7 - Building Extraction from Digital Elevation Model.
M. Ortner and X. Descombes and J. Zerubia. Research Report 4517, Inria, France, July 2002.
Keywords : Buildings, Digital Elevation Model (DEM), RJMCMC.
@TECHREPORT{4517,
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| author |
= |
{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Building Extraction from Digital Elevation Model}, |
| year |
= |
{2002}, |
| month |
= |
{July}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4517}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072071}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72071/filename/RR-4517.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/20/71/PS/RR-4517.ps}, |
| keyword |
= |
{Buildings, Digital Elevation Model (DEM), RJMCMC} |
| } |
Résumé :
L'objectif de ce travail est de d'extraire des bâtiments sur des Modèles Numériques d'Elévation (MNE).Pour ce faire, nous introduisons un processus ponctuel dont les points représentent les bâtiments. La densité de ce processus ponctuel se divise en deux parties : la première est un modèle a priori utilisant des interactions entre les points pour introduire la connaissance que l'on a de la structure des bâtiments en zone urbaine, la seconde est un terme d'attache aux données pour assurer la cohérence entre les réalisations du processus ponctuel et le Modèle Numérique d'Elévation. Nous calculons ensuite une estimée de la zone urbaine à partir de cette densité en utilisant une simulation de Monte Carlo par Chaine de Markov et, en particulier, un algorithme de Metropolis Hastings Green, qui est une extension de l'algorithme de simulation de processus ponctuels proposé par Geyer et Møller.Nous proposons des résultats sur des données réelles fournies par l'IGN. |
Abstract :
We aim to extract buildings from Digital Elevation Models. To achieve this goal, we define a point process whose points represent buildings. We then define a density for this point process which is split into two parts. When written as an energy this density consists of two fields : an internal field that allows us to model the prior knowledge we have on patterns of buildings in urban areas, and an external field that makes the point process fit the data, ie. the Digital Elevation Model. Once we have defined this artificial likehood, we use a Metropolis Hastings Green sampler, which is an extension of Geyer and Møller algorithm to sample point processes. This gives an estimate of the observed urban area.We present results on real data provided by the French Mapping Institute (IGN). |
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8 - A Comparative Study of Point Processes for Line Network Extraction in Remote Sensing.
C. Lacoste and X. Descombes and J. Zerubia. Research Report 4516, Inria, France, July 2002.
Keywords : Stochastic geometry, Marked point process, Road network, Line networks, RJMCMC.
@TECHREPORT{4516,
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| author |
= |
{Lacoste, C. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{A Comparative Study of Point Processes for Line Network Extraction in Remote Sensing}, |
| year |
= |
{2002}, |
| month |
= |
{July}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4516}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00072072}, |
| pdf |
= |
{http://hal.inria.fr/docs/00/07/20/72/PDF/RR-4516.pdf}, |
| ps |
= |
{http://hal.inria.fr/docs/00/07/20/72/PS/RR-4516.ps}, |
| keyword |
= |
{Stochastic geometry, Marked point process, Road network, Line networks, RJMCMC} |
| } |
Résumé :
Nous présentons, dans ce rapport, une étude comparative entre plusieurs modèles d'extraction de réseaux linéiques, issus de la géométrie stochastique. Nous nous pla ons dans le cadre des processus ponctuels marqués spécifiés par une densité par rapport au processus de Poisson homogène. L'objectif de cette étude est de déterminer quelle type de densité a priori est la plus adaptée à cette probématique de détection de réseaux linéiques, et plus particulièrement de réseaux routiers. Nous reprenons le Candy modèle, introduit dans [21] pour l'extraction de réseaux routiers, et nous l'utilisons comme modèle de référence. Ce modèle est basé sur l'idée qu'un réseau routier peut être assimilé à une réalisation d'un processus Markov objet, où les objets correspondent à des segments en interaction. Nous proposons deux variantes de ce modèle qui font intervenir des coefficients mesurant la qualité des interactions entre objets. La première est une généralisation du Candy modèle et la seconde correspond à une adaptation du modèle IDQ, proposé dans [13] pour l'extraction de bâtiments dans les modèles numériques d'élévation. Nous réalisons l'optimisation de chaque modèle par un recuit simulé sur un algorithme MCMC à sauts réversibles. Les résultats expérimentaux obtenus pour les trois modèles, sur des images satellitaires ou aériennes, permettent de vérifier l'intérêt de l'intégration de la qualité des interactions dans la densité a priori. |
Abstract :
We present in this report a comparative study between models of line network extraction, within a stochastic geometry framework. We rely on the theory of marked point processes specified by a density with respect to the uniform Poisson process. We aim to determine which prior density is the most relevant for road network detection. The Candy model, introduced in [21] for the extraction of road networks, is used as a reference model. This model is based on the idea that a road network can be thought of as a realization of a Markov object process, where the objects correspond to interacting line segments. We have developed two variants of this model which use quality coefficients for interactions. The first of these two variants is a generalization of the Candy model and the second one is an adaptation of the IDQ model proposed in [13] for the problem of building extraction from digital elevation models. The optimization is achieved by a simulated annealing with a RJMCMC algorithm. The experimental results, obtained for each model on aerial or satellite images, show the interest of adding quality coefficients for interactions in the prior density. |
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9 - Analyse de Texture Hyperspectrale par Modélisation Markovienne.
G. Rellier and X. Descombes and F. Falzon and J. Zerubia. Research Report 4479, INRIA, France, June 2002.
Keywords : Classification, Markov Fields, Texture, Hyperspectral imaging.
@TECHREPORT{4479,
|
| author |
= |
{Rellier, G. and Descombes, X. and Falzon, F. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Analyse de Texture Hyperspectrale par Modélisation Markovienne}, |
| year |
= |
{2002}, |
| month |
= |
{June}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4479}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072109}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72109/filename/RR-4479.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/21/09/PS/RR-4479.ps}, |
| keyword |
= |
{Classification, Markov Fields, Texture, Hyperspectral imaging} |
| } |
Résumé :
L'analyse de texture est l'objet de nombreuses recherches dans le domaine de l'imagerie mono et multispectrale. En parallèle, sont apparus ces dernières années de nouveaux instruments spectro-imageurs ayant un grand nombre de canaux (supérieur à 10), fournissant des images appelées hyperspectrales qui sont une représentation du paysage échantillonnée à la fois spatialement et spectralement. Le but de ce travail est de réaliser une analyse de texture qui se déroule conjointement dans ces deux espaces discrets. Pour ce faire, on utilise une modélisation probabiliste vectorielle de la texture via un champ de Markov gaussien. Les paramètres de ce champ permettent la caractérisation de différentes textures présentes dans les images hyperspec- trales. L'application visée dans cette étude étant la classification du tissu urbain, qui est mal caractérisée par la seule radiométrie, on utilise ces paramètres comme de nouvelles bandes afin d'effectuer la classification par le critère du Maximum de Vraisemblance. Les résultats sur des images AVIRIS montrent une nette amélioration de la classification due à l'utilisatio- n de l'information de texture. |
Abstract :
Texture analysis has been widely investigated in monospectral and multispectr- al imagery domain. In the same time, new image sensors with a large number of bands (more than 10) have been designed. They are able to provide images with both fine spectral and spatial sampling, called hyperspectral images. The aim of this work is to perform a joint texture analysis in both discrete spaces. To achieve this goal, we have a probabilistic vectorial texture modeling, with Gauss-Markov Random Field. The MRF parameters allow for the characterisation of different hyperspectral textures. A likely application of this work being the classification of urban areas, which are not well characterized by radiometry alone, we use these parameters as new features is a Maximum Likelihood classification algorithm. The results obtain on AVIRIS hyperspectral images show better classifications when using texture information. |
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2 Collection articles or Books chapters |
1 - Markov random fields in image processing, application to remote sensing and astrophysics.
J. Zerubia and A. Jalobeanu and Z. Kato. In Journal de Physique, EDP Sciences, Vol. IV (12), 2002.
Keywords : Markov Fields, Satellite images, Astrophysics.
@INCOLLECTION{jzjalokato2002,
|
| author |
= |
{Zerubia, J. and Jalobeanu, A. and Kato, Z.}, |
| title |
= |
{Markov random fields in image processing, application to remote sensing and astrophysics}, |
| year |
= |
{2002}, |
| booktitle |
= |
{Journal de Physique, EDP Sciences}, |
| volume |
= |
{IV}, |
| number |
= |
{12}, |
| url |
= |
{http://jp4.journaldephysique.org/articles/jp4/abs/2002/01/jp4pr1p117/jp4pr1p117.html}, |
| keyword |
= |
{Markov Fields, Satellite images, Astrophysics} |
| } |
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2 - An application of marked point process to the extraction of linear networks for images.
R. Stoica and X. Descombes and M.N.M. Van Lieshout and J. Zerubia. In Spatial statitics through applications, Publ. WITPress, 2002.
Keywords : Line networks, Road network, Object extraction, Satellite images, Marked point process.
@INCOLLECTION{stoicaXDlivre,
|
| author |
= |
{Stoica, R. and Descombes, X. and Van Lieshout, M.N.M. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{An application of marked point process to the extraction of linear networks for images}, |
| year |
= |
{2002}, |
| booktitle |
= |
{Spatial statitics through applications}, |
| publisher |
= |
{WITPress}, |
| url |
= |
{http://www.witpress.com/books/978-1-85312-649-9}, |
| pdf |
= |
{http://oai.cwi.nl/oai/asset/10645/10645A.pdf}, |
| keyword |
= |
{Line networks, Road network, Object extraction, Satellite images, Marked point process} |
| } |
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