3 - Contours Actifs d'Ordre Supérieur Appliqués à la Détection de Linéiques dans des Images de Télédétection. M. Rochery et I. H. Jermyn et J. Zerubia. Rapport de Recherche 5063, INRIA, France, décembre 2003. Mots-clés : Reseaux lineiques, Contour actif, Modeles deformables, Extraction d'objets.
@TECHREPORT{RRRochery03,
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author |
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{Rochery, M. and Jermyn, I. H. and Zerubia, J.}, |
title |
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{Contours Actifs d'Ordre Supérieur Appliqués à la Détection de Linéiques dans des Images de Télédétection}, |
year |
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{2003}, |
month |
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{décembre}, |
institution |
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{INRIA}, |
type |
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{Research Report}, |
number |
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{5063}, |
address |
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{France}, |
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{https://hal.inria.fr/inria-00071521}, |
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keyword |
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{Reseaux lineiques, Contour actif, Modeles deformables, Extraction d'objets} |
} |
Résumé :
Dans ce rapport, nous présentons une nouvelle méthode pour l'incorporation d'une information sur la géométrie a priori dans le cadre des contours actifs. Nous introduisons une nouvelle classe de contours actifs d'ordre supérieur, qui sont des énergies quadratiques sur l'espace des 1-chaînes, contrairement aux énergies classiquement utilisées qui sont linéaires. Ces énergies permettent de définir des interactions non triviales entre les différents points du contour. Elles donnent naissance à des forces non locales, permettant ainsi d'introduire une information géométrique forte dans le modèle. D'un point de vue algorithmique, nous utilisons la méthodologie par courbes de niveau afin de trouver le minimum de l'énergie, la présence de forces non locales nécessitant une extension des méthodes standard utilisées pour l'évolution que nous décrivons. Nous utilisons ce nouveau modèle pour la détection de linéiques (routes, rivières, ...) dans les images de télédétection et nous montrons des résultats d'extraction sur des images réelles. |
Abstract :
In this report, we introduce a new class of active contour energies, quadratic on the space of 1-chains, as opposed to classical energies, which are linear. These energies define non trivial interactions between different points of the contour, and thus allow the incorporation of a priori shape information through the generation of non-local forces that carry geometric information. They also allow the definition of complex data terms linking the data at different points of the contour. To solve the models, we use the level set methodology, in the process extending the standard evolution methods to deal with the non-locality of the forces involved. We use this new approach in order to define models for the extraction of line networks (roads, rivers, ...) in satellite imagery. We show some results on real-world images. |
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