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• 90 Rapports de recherche et Rapports techniques

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90 Rapports de recherche et Rapports techniques

21 - Hierarchical finite-state modeling for texture segmentation with application to forest classification. G. Scarpa et M. Haindl et J. Zerubia. Research Report 6066, INRIA, INRIA, France, décembre 2006. Mots-clés : Texture, Segmentation, Co-occurrence matrix, Approche structurelle, MCMC, Synthesis. @TECHREPORT{scarparr06, author = {Scarpa, G. and Haindl, M. and Zerubia, J.}, title = {Hierarchical finite-state modeling for texture segmentation with application to forest classification}, year = {2006}, month = {décembre}, institution = {INRIA}, type = {Research Report}, number = {6066}, address = {INRIA, France}, url = {https://hal.inria.fr/inria-00118420}, keyword = {Texture, Segmentation, Co-occurrence matrix, Approche structurelle, MCMC, Synthesis} } Abstract : In this research report we present a new model for texture representation which is particularly well suited for image analysis and segmentation. Any image is first discretized and then a hierarchical finite-state region-based model is automatically coupled with the data by means of a sequential optimization scheme, namely the Texture Fragmentation and Reconstruction (TFR) algorithm. The TFR algorithm allows to model both intra- and inter-texture interactions, and eventually addresses the segmentation task in a completely unsupervised manner. Moreover, it provides a hierarchical output, as the user may decide the scale at which the segmentation has to be given. Tests were carried out on both natural texture mosaics provided by the Prague Texture Segmentation Datagenerator Benchmark and remote-sensing data of forest areas provided by the French National Forest Inventory (IFN).

22 - A higher-order active contour model of a `gas of circles' and its application to tree crown extraction. P. Horvath et I. H. Jermyn et Z. Kato et J. Zerubia. Research Report 6026, INRIA, France, novembre 2006. Mots-clés : Extraction de Houppiers, Aerial images, Ordre superieur, Contour actif, Gaz de cercles, Forme. @TECHREPORT{Horvath05, author = {Horvath, P. and Jermyn, I. H. and Kato, Z. and Zerubia, J.}, title = {A higher-order active contour model of a `gas of circles' and its application to tree crown extraction}, year = {2006}, month = {novembre}, institution = {INRIA}, type = {Research Report}, number = {6026}, address = {France}, url = {http://hal.inria.fr/inria-00115631}, pdf = {ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_Horvath05.pdf}, keyword = {Extraction de Houppiers, Aerial images, Ordre superieur, Contour actif, Gaz de cercles, Forme} } Abstract : Many image processing problems involve identifying the region in the image domain occupied by a given entity in the scene. Automatic solution of these problems requires models that incorporate significant prior knowledge about the shape of the region. Many methods for including such knowledge run into difficulties when the topology of the region is unknown a priori, for example when the entity is composed of an unknown number of similar objects. Higher-order active contours (HOACs) represent one method for the modelling of non-trivial prior knowledge about shape without necessarily constraining region topology, via the inclusion of non-local interactions between region boundary points in the energy defining the model. The case of an unknown number of circular objects arises in a number of domains, \eg medical, biological, nanotechnological, and remote sensing imagery. Regions composed of an a priori unknown number of circles may be referred to as a `gas of circles'. In this report, we present a HOAC model of a `gas of circles'. In order to guarantee stable circles, we conduct a stability analysis via a functional Taylor expansion of the HOAC energy around a circular shape. This analysis fixes one of the model parameters in terms of the others and constrains the rest. In conjunction with a suitable likelihood energy, we apply the model to the extraction of tree crowns from aerial imagery, and show that the new model outperforms other techniques.

23 - A structural approach for 3D building reconstruction. F. Lafarge et X. Descombes et J. Zerubia et M. Pierrot-Deseilligny. Research Report 6048, INRIA, novembre 2006. Mots-clés : Reconstruction en 3D, Approche structurelle, Building, RJMCMC, Viterbi. @TECHREPORT{Lafarge_rr_6048, author = {Lafarge, F. and Descombes, X. and Zerubia, J. and Pierrot-Deseilligny, M.}, title = {A structural approach for 3D building reconstruction}, year = {2006}, month = {novembre}, institution = {INRIA}, type = {Research Report}, number = {6048}, url = {https://hal.inria.fr/inria-00114338}, pdf = {ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_Lafarge_rr_6048.pdf}, keyword = {Reconstruction en 3D, Approche structurelle, Building, RJMCMC, Viterbi} }

24 - Tree Crown Extraction using a Three States Markov Random Field. X. Descombes et E. Pechersky. Research Report 5982, INRIA, septembre 2006. Mots-clés : Champs de Markov, Extraction de Houppiers. @TECHREPORT{Descombes-Pechersky, author = {Descombes, X. and Pechersky, E.}, title = {Tree Crown Extraction using a Three States Markov Random Field}, year = {2006}, month = {septembre}, institution = {INRIA}, type = {Research Report}, number = {5982}, url = {https://hal.inria.fr/inria-00097555}, pdf = {ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_Descombes-Pechersky.pdf}, keyword = {Champs de Markov, Extraction de Houppiers} }

25 - Some applications of L infinite norms in image processing. P. Weiss et G. Aubert et L. Blanc-Féraud. Rapport de Recherche 6115, INRIA, septembre 2006. Mots-clés : projected subgradient descent, convergence rate, Variation totale, compression bounded noise, meyer G norm, fast l1 minimization. @TECHREPORT{Some applications of L infinite constraints, author = {Weiss, P. and Aubert, G. and Blanc-Féraud, L.}, title = {Some applications of L infinite norms in image processing}, year = {2006}, month = {septembre}, institution = {INRIA}, type = {Research Report}, number = {6115}, url = {http://www.math.univ-toulouse.fr/~weiss/Publis/RR-6115.pdf}, pdf = {ftp://ftp-sop.inria.fr/ariana/Articles/2006_Some applications of L infinite constraints.pdf}, keyword = {projected subgradient descent, convergence rate, Variation totale, compression bounded noise, meyer G norm, fast l1 minimization} }

26 - 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, 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)} }

27 - 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, 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)

28 - Higher-Order Active Contour Energies for Gap Closure. M. Rochery et I. H. Jermyn et J. Zerubia. Rapport de Recherche 5717, INRIA, France, octobre 2005. Mots-clés : Reseaux routiers, Continuity, Gap closure, Ordre superieur, Contour actif, Forme. @TECHREPORT{RR_5717, author = {Rochery, M. and Jermyn, I. H. and Zerubia, J.}, title = {Higher-Order Active Contour Energies for Gap Closure}, year = {2005}, month = {octobre}, institution = {INRIA}, type = {Research Report}, number = {5717}, address = {France}, url = {http://hal.inria.fr/inria-00070300/fr/}, pdf = {https://hal.inria.fr/file/index/docid/70300/filename/RR-5717.pdf}, ps = {http://hal.inria.fr/docs/00/07/03/00/PS/RR-5717.ps}, keyword = {Reseaux routiers, Continuity, Gap closure, Ordre superieur, Contour actif, Forme} } Résumé : L'un des principaux problèmes lors de l'extraction de réseaux linéiques dans des images, et en particulier l'extraction de réseaux routiers dans des images de télédétection, est l'existence d'interruptions dans les données, causées, par exemple, par des occultations. Ces interruptions peuvent mener à des trous dans le réseau extrait qui n'existent pas dans le réseau réel. Dans ce rapport, nous décrivons une énergie de contour actif d'ordre supérieur qui, en plus de favoriser les régions composées de bras fins et connectés entre eux, inclut un terme d'a priori qui pénalise les configurations du réseau où des extremités proches et se faisant face apparaissent. L'apparition dans le réseau extrait de ces configurations est donc moins probable. Si des extremités proches et se faisant face apparaissent pendant l'évolution par descente de gradient utilisée pour minimiser l'énergie, le nouveau terme dans l'énergie crée une attraction entre ces extremités, qui se rapprochent donc l'une de l'autre et se rejoignent, fermant ainsi le trou entre elles. Pour minimiser l'énergie, nous développons des techniques spécifiques pour traiter les derivées d'ordre élevé qui apparaissent dans l'équation de descente de gradient. Nous présentons des résultats d'extraction automatique de réseaux routiers à partir d'images de télédétection, montrant ainsi la capacité du modèle à surmonter les interruptions. Abstract : One of the main difficulties in extracting line networks from images, and in particular road networks from remote sensing images, is the existence of interruptions in the data caused, for example, by occlusions. These can lead to gaps in the extracted network that do not correspond to gaps in the real network. In this report, we describe a higher-order active contour energy that in addition to favouring network-like regions composed of thin arms joining at junctions, also includes a prior term that penalizes network configurations containing `nearby opposing extremities', and thereby makes their appearance in the extracted network less likely. If nearby opposing extremities form during the gradient descent evolution used to minimize the energy, the new energy term causes the extremities to attract one another, and hence to move towards one another and join, thus closing the gap. To minimize the energy, we develop specific techniques to handle the high-order derivatives that appear in the gradient descent equation. We present the results of automatic extraction of networks from real remote-sensing images, showing the ability of the model to overcome interruptions.

29 - A Marked Point Process of Rectangles and Segments for Automatic Analysis of Digital Elevation Models.. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. Rapport de Recherche 5712, INRIA, France, octobre 2005. Mots-clés : Processus ponctuels marques, Batiments, RJMCMC. @TECHREPORT{ortner-RR05, author = {Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, title = {A Marked Point Process of Rectangles and Segments for Automatic Analysis of Digital Elevation Models.}, year = {2005}, month = {octobre}, institution = {INRIA}, type = {Research Report}, number = {5712}, address = {France}, url = {https://hal.inria.fr/inria-00070305}, keyword = {Processus ponctuels marques, Batiments, RJMCMC} } Résumé : Ce travail présente une approche par géométrie stochastique pour l'extraction de primitives dans les images. Ces structures sont modélisées sous forme de réalisations d'un processus ponctuel spatial marqué dont les points sont des formes géométriques. Cette approche permet d'incorporer un modèle a priori sur la répartition spatiale des structures d'intérêt. Plus spécifiquement, nous présentons un modèle fondé sur l'interaction d'un processus de rectangles avec un processus de segments. Le premier est dédié à la détection des zones homogènes dans l'image et le second à la détection des discontinuités significatives. Nous définissons l'énergie d'une configuration de façon à favoriser la connection entre les segments, l'alignement des rectangles et l'adéquation entre les deux types de primitives. L'estimation repose sur l'emploi d'une technique de recuit-simulé. Le modèle proposé est appliqué à l'analyse de Modèles Numériques d'Elevation. Nous présentons des résultats sur des données réelles fournies par l'Institut Géographique National (IGN). Nous montrons en particulier que l'approche est efficace sur des données de types très différents. Abstract : A marked point process of rectangles and segments for automatic analysis of Digital Elevation Models. This work presents a framework for automatic feature extraction from images using stochastic geometry. Features in images are modeled as realizations of a spatial point process of geometrical shapes. This framework allows the incorporation of a prior knowledge on the spatial repartition of features. More specifically, we present a model based on the superposition of a process of segments and a process of rectangles. The former is dedicated to the detection of linear networks of discontinuities, while the latter aims at segmenting homogeneous areas. An energy is defined, favoring connections of segments, alignments of rectangles, as well as a relevant interaction between both types of objects. The estimation is performed by minimizing the energy using a simulated annealing algorithm. The proposed model is applied to the analysis of Digital Elevation Models (DEMs). These images are raster data representing the altimetry of a dense urban area. We present results on real data provided by the IGN (French National Geographic Institute) consisting in low quality DEMs of various types.

30 - 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, 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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