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Publications about RJMCMC
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12 Technical and Research Reports |
7 - Automatic 3D Land Register Extraction from Altimetric Data in Dense Urban Areas.
M. Ortner and X. Descombes and J. Zerubia. Research Report 4919, INRIA, France, September 2003.
Keywords : Object extraction, Buildings, RJMCMC, Stochastic geometry, Digital Elevation Model (DEM), Marked point process.
@TECHREPORT{4919,
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| author |
= |
{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Automatic 3D Land Register Extraction from Altimetric Data in Dense Urban Areas}, |
| year |
= |
{2003}, |
| month |
= |
{September}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4919}, |
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{France}, |
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{https://hal.inria.fr/inria-00071660}, |
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{https://hal.inria.fr/file/index/docid/71660/filename/RR-4919.pdf}, |
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= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/16/60/PS/RR-4919.ps}, |
| keyword |
= |
{Object extraction, Buildings, RJMCMC, Stochastic geometry, Digital Elevation Model (DEM), Marked point process} |
| } |
Résumé :
Ce travail présente un algorithme qui extrait automatiquement un plan cadastral de la description altimétrique (relief) d'une zone urbaine dense. L'altimétrie d'une ville est une donnée qui est maintenant facilement accessible. Dans ce rapport, nous présentons par exemple des résultats sur deux types de données altimétriques : le premier consiste en un Modèle Numérique d'Elévation (MNE) obtenu par corrélation d'images optiques, le second correspond à un MNE obtenu par mesure LASER.Notre objectif principal est de définir un algorithme entièrement automatique capable d'extraire un grand nombre de bâtiments dans des zones urbaines denses.Nous nous intéressons donc plus particulièrement à l'extraction de formes élémentaires et proposons un algorithme qui modélise les bâtiments par des formes rectangulaires. Le résultat obtenu consiste en une carte cadastrale qui peut être utilisée pour faire une estimation précise des formes de toits, par exemple.L'algorithme proposé ici repose sur nos travaux précédents. Nous modélisons des villes par des configurations de rectangles auxquelles nous associons une énergie définie de manière à tenir compte aussi bien d'une information de bas niveau provenant des données utilisées que d'une connaissance géometrique de l'agencement des bâtiments dans les zones urbaines.L'estimation est ensuite faite en minimisant l'énergie définie grace à un recuit-simulé.Nous utilisons un échantilloneur MCMC qui est une combinaison de techniques générales de type Metropolis Hastings Green et de l'algorithme de simulation de processus ponctuel proposé par Geyer et Møller. Nous utilisons en particulier des noyaux de proposition originaux comme la naissance ou mort dans un voisinage, et nous définissons l'énergie par rapport à un processus ponctuel de Poisson non-homogène, ce qui permet d'améliorer le comportement dynamique de l'algorithme.Les resultats que nous présentons sont obtenus sur des donnée réelles fournies par l'IGN. Nous extrayons automatiquement des configurations composées d'une centaine de bâtiments sur des zones dont la taille est en moyenne de 200m sur 200m. L'erreur commise est en moyenne de 15. |
Abstract :
This work present an automatic algorithm that extract 3D land register from altimetric data in dense urban areas. Altimetry of a town is a data which is easily available yet difficult to exploit. For instance, we present here results on two kind of measurements : the first one consists in a Digital Elevation Model (DEM) built using a correlation algorithm and some optical data, while the second one consists in a DEM obtained by Laser measurments.Our main objective is to design an entirely automatic method that is able to deal with this kind of data in very dense urban areas.We thus focus on elementary shape extraction and propose an algorithm that extracts rectangular buildings. The result provided consists in a kind of vectorial land register map that can be used, for instance, to perform precise roof shape estimation.The proposed algorithm uses our previous work. Using a point process framework, we model towns as configuration of rectangles. An energy is defined, that takes into account both a low level information provided by the altimetry of the scene, and some geometric knowledge of the disposition of buildings in towns.The estimation is done by minimizing the energy using a simulated annealing. We use a MCMC sampler that is a combination of general Metropolis Hastings Green techniques and Geyer and Møller algorithm of sampling of point processes. We use some original proposition kernels, such as birth or death in a neighborhood and define the energy with respect to an inhomogeneous Poisson point process.We present results on real data provided by IGN (French Mapping Institute). Results were automatically obtained, on areas that are 200m by 200m large. These results consist in configurations of around 100 rectangles describing considered areas with an error of 15 missclassification. |
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8 - Improved RJMCMC Point Process Sampler for Object Detection by Simulated Annealing.
M. Ortner and X. Descombes and J. Zerubia. Research Report 4900, INRIA, France, August 2003.
Keywords : Buildings, Object extraction, RJMCMC, Marked point process.
@TECHREPORT{4900,
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| author |
= |
{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{Improved RJMCMC Point Process Sampler for Object Detection by Simulated Annealing}, |
| year |
= |
{2003}, |
| month |
= |
{August}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4900}, |
| address |
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{France}, |
| url |
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{https://hal.inria.fr/inria-00071683}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/71683/filename/RR-4900.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/16/83/PS/RR-4900.ps}, |
| keyword |
= |
{Buildings, Object extraction, RJMCMC, Marked point process} |
| } |
Résumé :
Nous commen ons par résumer l'algorithme de Geyer et Møller qui permet, en utilisant une chaîne de Markov, d'échantillonner des lois de processus ponctuels. Nous rappelons également le cadre théorique proposé par Green qui permet d'imposer la réversibilité d'une chaîne de Markov sous une loi désirée.Dans le cadre de nos applications en traitement d'image, nous sommes intéressés par la simulation de processus ponctuels dont la loi dépend fortement de la localisation géographique des points. Nous présentons donc ici des noyaux de proposition qui améliorent la capacité de l'algorithme de Geyer et Meyer à explorer les bons endroits de l'espace d'état. En particulier, nous proposons une transformation qui permet de faire apparaître ou disparaître des points dans un voisinage quelconque d'un autre point. Nous gardons également la possibilité de générer des points suivant une loi non uniforme.Nous construisons donc de tels noyaux de perturbations grâce au travail de Green de manière à garder la-(.) réversibilité de la chaîne de Markov construite. Nous démontrons ensuite les bonnes propriétés de stabilité qui assurent le bon comportement asymptotique de la chaîne. En particulier, grâce à une condition de «drift», nous montrons l'ergodicité géométrique et la récurrence de la chaîne au sens de Harris.Nous concluons en validant par l'expérience nos résultats théoriques, et en montrons leur utilité sur un exemple concret.Nous proposons d'ultimes améliorations pour conclure. |
Abstract :
We first recall Geyer and Møller algorithm that allows to sample point processes using a Markov chain. We also recall Green's framework that allows to build samplers on general state spaces by imposing reversibility of the designed Markov chain.Since in our image processing applications, we are interested by sampling highly spatially correlated and non-invariant point processes, we adapt these ideas to improve the exploration ability of the algorithm. In particular, we keep the ability of generating points with non-uniform distributions, and design an updating scheme that allows to generate points in some neighborhood of other points. We first design updating schemes under Green's framework to keep (.) reversibility of the Markov chain and then show that stability properties are not loosed. Using a drift condition we prove that the Markov chain is geometrically ergodic and Harris recurrent.We finally show on experimental results that these kinds of updates are usefull and propose other improvements. |
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9 - 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 |
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{July}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
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{Research Report}, |
| number |
= |
{4517}, |
| address |
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{France}, |
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{https://hal.inria.fr/inria-00072071}, |
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{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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10 - 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 |
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{Research Report}, |
| number |
= |
{4516}, |
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{France}, |
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{http://hal.inria.fr/inria-00072072}, |
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{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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11 - Building detection by markov object processes and a MCMC algorithm.
L. Garcin and X. Descombes and J. Zerubia and H. Le Men. Research Report 4206, Inria, France, June 2001.
Keywords : Stochastic geometry, Marked point process, Buildings, RJMCMC.
@TECHREPORT{xd01a,
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| author |
= |
{Garcin, L. and Descombes, X. and Zerubia, J. and Le Men, H.}, |
| title |
= |
{Building detection by markov object processes and a MCMC algorithm}, |
| year |
= |
{2001}, |
| month |
= |
{June}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{4206}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072416}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72416/filename/RR-4206.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/24/16/PS/RR-4206.ps}, |
| keyword |
= |
{Stochastic geometry, Marked point process, Buildings, RJMCMC} |
| } |
Résumé :
Le but de ce travail est de détecter les bâtiments à partir de photographies aeriennes numériques. Nous modélisons un ensemble de bâtiments par une configuration d'objets. Nous définissons un processus ponctuel sur l'ensemble des configurations qui se décompose en deux parties :
* La première est un modèle a priori sur les configurations qui considère des interactions entre les objets,
* la seconde est un modèle d'attache aux données qui induit la cohérence du résultat avec l'image traitée.
Nous avons ainsi une distribution a posteriori dont nous recherchons la configuration maximale. Pour obtenir ce maximum, nous utilisons une simulatio- n de type MCMC - un algorithme de Metropolis-Hasting-Green- couplée avec un schéma de recuit simulé. Nous testons la méthode décrite à la fois sur des données synthétiques et des images stéréoscopiques réelles. |
Abstract :
This work aims at detecting buildings in digital aerial photographs. Here we model a set of buildings by a configuration of objects. We define a point process on the set of configurations, which splits into two parts :
* the first one is a prior model on the configurations which use interactions between objects,
* the second one is a data model which enforces the coherence with the image.
Thus we have a posterior distribution whose maximum has to be found. In order to achieve this maximum, we use a MCMC simulation - a Metropolis-Hasting- s-Green algorithm - mixed with a simulated annealing. Then we test this method on both synthetic and real stereo-images. |
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12 - A Markov point process for road extraction in remote sensed images.
R. Stoica and X. Descombes and J. Zerubia. Research Report 3923, Inria, 2000.
Keywords : Stochastic geometry, Marked point process, Candy model, Road network, RJMCMC.
@TECHREPORT{rs00,
|
| author |
= |
{Stoica, R. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{A Markov point process for road extraction in remote sensed images}, |
| year |
= |
{2000}, |
| institution |
= |
{Inria}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{3923}, |
| url |
= |
{https://hal.inria.fr/inria-00072729}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/72729/filename/RR-3923.pdf}, |
| ps |
= |
{https://hal.inria.fr/docs/00/07/27/29/PS/RR-3923.ps}, |
| keyword |
= |
{Stochastic geometry, Marked point process, Candy model, Road network, RJMCMC} |
| } |
Résumé :
Nous proposons une nouvelle méthode pour extraire les routes dans les images satellitales et aériennes. Notre approche est basée sur la géométrie stochastique et les dynamiques MCMC à saut réversible. Nous considérons que le réseau routier est un réseau fin, et que ce réseau peut être approximé par des segments connectés. Nous construisons un processus ponctuel marqué qui peut simuler et détecter des réseaux fins. La densité de probabilité de ce processus comporte deux termes : le terme d'attache aux données et le terme a priori. Pour former un réseau, les segments doivent être connectés. Nous souhaitons que les segments soient bien alignés et qu'ils ne se superposent pas. Toutes ces contraintes sont prises en compte par le modèle a priori (Candy modèle). L'emplacement du réseau est donné par le terme d'attache aux données. Ce terme est construit à partir des tests d'hypothèses. Notre modèle probabiliste permet de construire le MAP de l'estimateur du réseau linéique. Pour éviter les minima locaux, nous utilisons un algorithme de type recuit simulé, construit sur une dynamique MCMC à sauts réversibles. Nous montrons des résultats sur des images SPOT, ERS et aériennes. |
Abstract :
In this paper we propose a new method to extract roads in remote sensed images. Our approach is based on stochastic geometry theory and reversible jump Monte Carlo Markov Chains dynamic. We consider that roads consist of a thin network in the image. We make the hypothesis that such a network can be approximated by a network composed of connected line segments. We build a marked point process, which is able to simulate and detect thin networks. The segments have to be connected, in order to form a line-netw- ork. Aligned segments are favored whereas superposition is penalized. Those constraints are taken in account by the prior model (Candy model), which is an area-interaction point process.The location of the network and the specifities of a road network in the image are given by the likelihood term. This term is based on statistical hypothesis tests. The proposed probabilistic model yelds a MAP estimator of the road network. In order to avoid local minima, a simulated annealing algorithm, using a reversible jump MCMC dynamic is designed. Results are shown on SPOT, ERS and aerial images. |
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Collection article or Book chapter |
1 - A Reversible Jump MCMC Sampler for Object Detection in Image Processing.
M. Ortner and X. Descombes and J. Zerubia. In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods, Publ. Springer Verlag, 2005.
Keywords : RJMCMC, Marked point process, Object extraction.
@INCOLLECTION{ortner_lnsmc2qmc,
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| author |
= |
{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{A Reversible Jump MCMC Sampler for Object Detection in Image Processing}, |
| year |
= |
{2005}, |
| booktitle |
= |
{Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods}, |
| publisher |
= |
{Springer Verlag}, |
| url |
= |
{http://link.springer.com/book/10.1007/3-540-31186-6}, |
| pdf |
= |
{http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F3-540-31186-6_23}, |
| keyword |
= |
{RJMCMC, Marked point process, Object extraction} |
| } |
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