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Publications sur Candy model
Résultat de la recherche dans la liste des publications :
Rapport de recherche et Rapport technique |
1 - A Markov point process for road extraction in remote sensed images.
R. Stoica et X. Descombes et J. Zerubia. Rapport de Recherche 3923, Inria, 2000.
Mots-clés : Geometrie stochastique, Processus ponctuels marques, Candy model, Reseaux routiers, RJMCMC.
@TECHREPORT{rs00,
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| 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 |
= |
{Geometrie stochastique, Processus ponctuels marques, Candy model, Reseaux routiers, 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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