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Publications sur Reconstruction en 3D
Résultat de la recherche dans la liste des publications :
4 Rapports de recherche et Rapports techniques |
2 - An automatic building extraction method : Application to the 3D-city modeling.
F. Lafarge et P. Trontin et X. Descombes et J. Zerubia et M. Pierrot-Deseilligny. Research Report 5925, INRIA, France, mai 2006.
Mots-clés : Extraction d'objets, Processus ponctuels marques, Reconstruction en 3D, Zones urbaines, Imagerie satellitaire, Modele numerique d'elevation (MNE).
@TECHREPORT{lafarge_rr_may06,
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| author |
= |
{Lafarge, F. and Trontin, P. and Descombes, X. and Zerubia, J. and Pierrot-Deseilligny, M.}, |
| title |
= |
{An automatic building extraction method : Application to the 3D-city modeling}, |
| year |
= |
{2006}, |
| month |
= |
{mai}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{5925}, |
| address |
= |
{France}, |
| pdf |
= |
{ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_lafarge_rr_may06.pdf}, |
| keyword |
= |
{Extraction d'objets, Processus ponctuels marques, Reconstruction en 3D, Zones urbaines, Imagerie satellitaire, Modele numerique d'elevation (MNE)} |
| } |
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3 - A Non-Bayesian Model for Tree Crown Extraction using Marked Point Processes.
G. Perrin et X. Descombes et J. Zerubia. Rapport de Recherche 5846, INRIA, France, février 2006.
Mots-clés : Energie d'attache aux données, Extraction d'objets, Extraction de Houppiers, Processus ponctuels marques, Geometrie stochastique, Reconstruction en 3D.
@TECHREPORT{rr_perrin_nonbay_05,
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| author |
= |
{Perrin, G. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
| title |
= |
{A Non-Bayesian Model for Tree Crown Extraction using Marked Point Processes}, |
| year |
= |
{2006}, |
| month |
= |
{février}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{5846}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00070180/fr/}, |
| pdf |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00070180/fr/}, |
| keyword |
= |
{Energie d'attache aux données, Extraction d'objets, Extraction de Houppiers, Processus ponctuels marques, Geometrie stochastique, Reconstruction en 3D} |
| } |
Résumé :
Dans ce rapport de recherche, notre but est d'extraire les houppiers à partir d'images aériennes de forêts à l'aide de processus ponctuels marqués d'ellipses ou d'ellipsoïdes. Notre approche consiste, en effet, à modéliser les données comme des réalisations de tels processus. Une fois l'objet géométrique de référence choisi, nous échantillonnons le processus objet défini par une densité grâce à un algorithme MCMC à sauts réversibles, optimisé par un recuit simulé afin d'extraire la meilleure configuration d'objets, qui nous donne l'extraction recherchée.
Nous obtenons ainsi le nombre des arbres, leur localisation et leur taille. Nous présentons, dans ce rapport, un modèle 2D et un modèle 3D pour extraire des statistiques forestières. Ceux-ci sont testés sur des images aériennes infrarouge couleur très haute résolution fournies par l'Inventaire Forestier National (IFN). |
Abstract :
High resolution aerial and satellite images of forests have a key role to play in natural resource management. As they enable forestry managers to study forests at the scale of trees, it is now possible to get a more accurate evaluation of the resources. Automatic algorithms are needed in that prospect to assist human operators in the exploitation of these data. In this paper, we present a stochastic geometry approach to extract 2D and 3D parameters of the trees, by modelling the stands as some realizations of a marked point process of ellipses or ellipsoids, whose points are the locations of the trees and marks their geometric features. As a result we obtain the number of stems, their position, and their size. This approach yields an energy minimization problem, where the energy embeds a regularization term (prior density), which introduces some interactions between the objects, and a data term, which links the objects to the features to be extracted, in 2D and 3D. Results are shown on Colour Infrared aerial images provided by the French National Forest Inventory (IFN) |
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4 - A Parametric Model for Automatic 3D Building Reconstruction from High Resolution Satellite Images.
F. Lafarge et X. Descombes et J. Zerubia et M. Pierrot-Deseilligny. Rapport de Recherche 5687, INRIA, France, septembre 2005.
Mots-clés : Reconstruction en 3D, Batiments, RJMCMC, Modele numerique d'elevation (MNE).
@TECHREPORT{5687,
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| author |
= |
{Lafarge, F. and Descombes, X. and Zerubia, J. and Pierrot-Deseilligny, M.}, |
| title |
= |
{A Parametric Model for Automatic 3D Building Reconstruction from High Resolution Satellite Images}, |
| year |
= |
{2005}, |
| month |
= |
{septembre}, |
| institution |
= |
{INRIA}, |
| type |
= |
{Research Report}, |
| number |
= |
{5687}, |
| address |
= |
{France}, |
| url |
= |
{http://hal.inria.fr/inria-00070326/fr/}, |
| pdf |
= |
{https://hal.inria.fr/file/index/docid/70326/filename/RR-5687.pdf}, |
| ps |
= |
{http://hal.inria.fr/docs/00/07/03/26/PS/RR-5687.ps}, |
| keyword |
= |
{Reconstruction en 3D, Batiments, RJMCMC, Modele numerique d'elevation (MNE)} |
| } |
Résumé :
Dans ce rapport, nous développons un modèle paramétrique pour la reconstruction automatique de bâtiments en 3D fondé sur une approche bayésienne à partir de simulations PLEIADES. Les images satellitaires haute résolution représentent un nouveau type de données permettant de traiter les problèmes de reconstruction 3D de bâtiments. Leur résolution ``relativement basse'' et leur faible rapport signal sur bruit pour ce type de problèmes ne permet pas l'utilisation des méthodes standard développées dans le cas des images aériennes. Nous proposons une approche paramétrique utilisant des Modèles Numériques d'Elévation (MNE) et les empreintes de bâtiments associées modélisées par rectangles. La méthode proposée est fondée sur une approche bayésienne. Une technique de type de Monte Carlo par Chaînes de Markov est utilisée afin d'optimiser le modèle énergétique. |
Abstract :
This report develops a parametric model for automatic 3D building reconstruction based on a Bayesian approach from PLEIADES simulations. High resolution satellite images are a new kind of data to deal with 3D building reconstruction problems. Their ``relatively low'' resolution and low signal noise ration do not allow to use standard methods developed for the aerial image case. We propose a parametric approach using Digital Elevation Models (DEM) and associated rectangular building footprints. The proposed method is based on a Bayesian approach. A Markov Chain Monte Carlo technique is used to optimize the energy model. |
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