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Publications de Mathias Ortner
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3 Articles |
1 - A marked point process of rectangles and segments for automatic analysis of Digital Elevation Models.. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2008. Mots-clés : Traitement d'image, Poisson point process, Stochastic geometry, Dense urban area, Digital Elevation Model, land register. Copyright :
@ARTICLE{ortner08,
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{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{A marked point process of rectangles and segments for automatic analysis of Digital Elevation Models.}, |
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{Traitement d'image, Poisson point process, Stochastic geometry, Dense urban area, Digital Elevation Model, land register} |
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2 - Building Outline Extraction from Digital Elevation Models using Marked Point Processes. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. International Journal of Computer Vision, 72(2): pages 107-132, avril 2007. Mots-clés : RJMCMC, Batiments, Geometrie stochastique, Processus ponctuels marques, Modele numerique d'elevation (MNE).
@ARTICLE{ortner_ijcv_05,
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{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{Building Outline Extraction from Digital Elevation Models using Marked Point Processes}, |
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{RJMCMC, Batiments, Geometrie stochastique, Processus ponctuels marques, Modele numerique d'elevation (MNE)} |
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3 - Extraction automatique de caricatures de bâtiments a partir de modeles numeriques d'elevation par utilisation de processus ponctuels spatiaux. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. Bulletin de la Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 173-174: pages 83--92, 2004.
@ARTICLE{ORT04a,
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{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{Extraction automatique de caricatures de bâtiments a partir de modeles numeriques d'elevation par utilisation de processus ponctuels spatiaux}, |
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Thèse de Doctorat et Habilitation |
1 - Processus Ponctuels Marqués pour l'Extraction Automatique de Caricatures de Bâtiments à partir de Modèles Numériques d'Elévation. M. Ortner. Thèse de Doctorat, Universite de Nice Sophia Antipolis, octobre 2004. Mots-clés : Processus ponctuels marques, Extraction d'objets, Batiments, Modele numerique d'elevation (MNE), RJMCMC, Geometrie stochastique.
@PHDTHESIS{mortner_these,
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{Ortner, M.}, |
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{Processus Ponctuels Marqués pour l'Extraction Automatique de Caricatures de Bâtiments à partir de Modèles Numériques d'Elévation}, |
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{Processus ponctuels marques, Extraction d'objets, Batiments, Modele numerique d'elevation (MNE), RJMCMC, Geometrie stochastique} |
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Résumé :
Cette thèse se place dans un cadre de reconstruction urbaine et propose un corpus algorithmique pour extraire des formes simples sur les Modèles Numériques d'Elévation. Ce type de données décrit le relief d'une zone urbaine par une grille régulière de points à chacun desquels est associée une information de hauteur.
Les modèles utilisés reposent sur l'utilisation de processus ponctuels marqués. Il s'agit de variables aléatoires dont les réalisations sont des configurations d'objets géométriques. Ces modèles permettent d'introduire des contraintes sur la forme des objets recherchés dans une image ainsi qu'un terme de régularisation modélisé par des interactions entre les objets. Une énergie peut être associée aux configurations d'objets et la configuration minimisant cette énergie trouvée au moyen d'un recuit-simulé couplé à un échantillonneur de type Monte Carlo par Chaîne de Markov à sauts réversibles (RJMCMC).
Nous proposons quatre modèles pour extraire des caricatures de bâtiments à partir de descriptions altimétriques de zones urbaines denses. Chaque modèle est constitué par une forme d'objet, une énergie d'attache aux données et une énergie de régularisation. Les deux premiers modèles permettent d'extraire des formes simples (rectangles) en utilisant une contrainte d'homogénéité pour l'un et une détection des discontinuités pour l'autre. Le troisième modèle modélise les bâtiments par une forme polyhédrique. Le dernier modèle s'intéresse à l'apport d'une coopération entre des objets simples. Les algorithmes obtenus, automatiques, sont évalués sur des données réelles fournies par l'IGN (MNE Laser et optiques de différentes qualités). |
Abstract :
The context of this thesis is the reconstruction of urban areas from images. It proposes a set of algorithms for extracting simple shapes from Digital Elevation Models (DEM). DEMs describe the altimetry of an urban area by a grid of points, each of which has a height associated to it.
The proposed models are based on marked point processes. These mathematical objects are random variables whose realizations are configurations of geometrical shapes. Using these processes, we can introduce constraints on the shape of the objects to be detected in an image, and a regularizing term incorporating geometrical interactions between objects. An energy can be associated to each object configuration, and the global minima of this energy can then be found by applying simulated annealing to a Reversible Jump Monte Carlo Markov Chain sampler (RJMCMC).
We propose four different models for extracting the outlines of buildings from altimetric descriptions of dense urban areas. Each of these models is constructed from an object shape, a data energy, and a regularizing energy.
The first two models extract simple shapes (rectangles) using, respectively, a homogeneity constraint and discontinuity detection. The third model looks for three-dimensional polyhedral buildings. The last model uses cooperation between two types of objects, rectangles and segments.
The resulting algorithms are evaluated on real data provided by the French National Geographic Institute (a laser DEM and optical DEMs of differing quality). |
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7 Articles de conférence |
1 - Point process of segments and rectangles for building extraction from DEM. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2006. Mots-clés : Geometrie stochastique, Batiments.
@INPROCEEDINGS{ortner06,
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author |
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{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{Point process of segments and rectangles for building extraction from DEM}, |
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{Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)}, |
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{Geometrie stochastique, Batiments} |
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2 - A Discontinuity detector for building extraction from Digital Elevation Models by stochastic geometry. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), University of Technology, Vienna, Austria, septembre 2004. Note : this paper has received a Young Authors award
@INPROCEEDINGS{ortner04b,
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author |
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{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{A Discontinuity detector for building extraction from Digital Elevation Models by stochastic geometry}, |
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{University of Technology, Vienna, Austria}, |
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{this paper has received a Young Authors award}, |
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3 - A Reversible Jump MCMC sampler for building detection in image processing. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Monte Carlo Methods and Quasi-Monte Carlo Methods, series Special Se, Juan les Pins (France), juin 2004.
@INPROCEEDINGS{mcmcqmc,
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{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{A Reversible Jump MCMC sampler for building detection in image processing}, |
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{juin}, |
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{Monte Carlo Methods and Quasi-Monte Carlo Methods}, |
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{Special Se}, |
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{Juan les Pins (France)}, |
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4 - Marked Point Process in Image Analysis : from Context to Geometry. X. Descombes et F. Kruggel et C. Lacoste et M. Ortner et G. Perrin et J. Zerubia. Dans International Conference on Spatial Point Process Modelling and its Application (SPPA), Castellon, Spain, 2004. Mots-clés : RJMCMC, Extraction d'objets, Processus ponctuels marques, Geometrie stochastique.
@INPROCEEDINGS{geostoch04a,
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{Descombes, X. and Kruggel, F. and Lacoste, C. and Ortner, M. and Perrin, G. and Zerubia, J.}, |
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{Marked Point Process in Image Analysis : from Context to Geometry}, |
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{International Conference on Spatial Point Process Modelling and its Application (SPPA)}, |
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{RJMCMC, Extraction d'objets, Processus ponctuels marques, Geometrie stochastique} |
} |
Abstract :
We consider the marked point process framework as a natural extension of the Markov random field approach in image analysis. We consider a general model defined by its density allowing us to consider some geometrical constraints on objects and between objects in feature extraction problems. Some examples are derived for small brain lesions detection from MR Images, road network, tree crown and building extraction from remotely sensed images. The results obtained on real data show the relevance of the proposal approach. |
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5 - Extraction automatique de caricatures de bâtiments sur des Modèles Numériques d'Elèvation. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Pixels et Cités, ENSG, Marne la Vallée, France, novembre 2003.
@INPROCEEDINGS{mathiaspix,
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{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{Extraction automatique de caricatures de bâtiments sur des Modèles Numériques d'Elèvation}, |
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{ENSG, Marne la Vallée, France}, |
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6 - Un Nouveau Modèle Pour L'extraction de Caricatures de Bâtiments sur Des Modèles Numériques D'Élèvation. M. Ortner et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. Traitement et Analyse de l'Information - Méthodes et Applications (TAIMA), Hammamet, Tunisia, octobre 2003.
@INPROCEEDINGS{mathiastaima,
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author |
= |
{Ortner, M. and Descombes, X. and Zerubia, J.}, |
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{Un Nouveau Modèle Pour L'extraction de Caricatures de Bâtiments sur Des Modèles Numériques D'Élèvation}, |
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{octobre}, |
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{Proc. Traitement et Analyse de l'Information - Méthodes et Applications (TAIMA)}, |
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{Hammamet, Tunisia}, |
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