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Analyse de scènes péri-urbaines à partir d'images radar haute résolution. Application à l'extraction semi-automatique du réseau routier

Amberg, Virginie (2005) Analyse de scènes péri-urbaines à partir d'images radar haute résolution. Application à l'extraction semi-automatique du réseau routier. (Analysis of peri-urban scene from high resolution radar images. Application to almost automatic extraction of roads.)

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Abstract

L'accroissement en résolution des futurs systèmes d'imagerie spatiale radar comme Cosmo-Skymed ou TerraSAR X permet d'envisager de nouvelles applications à la télédétection spatiale, liées entre autres aux techniques de reconnaissance de formes. Ainsi la détection et la reconnaissance de structures manufacturées de plus en plus petites (de la route au véhicule) sont envisageables avec la prochaine mise en orbite de ces futurs capteurs radar. L'objectif de cette thèse est l'interprétation de scènes urbaines à partir d'une unique image complexe (SLC) d'un radar à synthèse d'ouverture haute résolution (inférieure au mètre). Alors que de nombreux travaux tendent vers l'utilisation de données multiples(fusion optique radar, polarimétrie, etc.), nous avons considéré le cas le plus défavorable, mais encore le plus répandu aujourd'hui et pour les prochaines années, où une seule image est à la disposition de l'utilisateur. Alors que les techniques d'analyse de données moyenne résolution du type ERS sont assez bien maîtrisées, le contexte de la haute résolution radar est encore un point délicat : l'amélioration des résolutions s'accompagne d'une évolution de la nature de l'information des données radar et d'un accroissement de leur complexité. Dans ce manuscrit, après une analyse de cette information, une chaîne hiérarchique d'interprétation de scènes, extrayant à plusieurs niveaux des détails de plus en plus fins de la scène, est proposée et mis en application dans le contexte particulier de l'extraction du réseau routier. Nos travaux se sont ensuite articulés autour de trois problématiques principales. Dans un premier temps nous proposons un algorithme bayésien contextuel de classification de scènes radar, l'objectif de ce premier niveau étant d'obtenir une idée rapide de l'occupation des sols de la scène. Un second chapitre concerne le problème d'extraction quasi-automatique du réseau routier ; une méthode d'extraction, à base de transformée de Hough et d'algorithme de suivi, y est proposée. L'originalité de cette partie réside dans l'utilisation du résultat de la classification qui pilote et contraint le processus d'extraction. Dans un dernier chapitre, nous proposons une approche contextuelle pour l'extraction de routes des régions à forte densité en objets manufacturés brillants. Dans ce contexte, un nouvel opérateur rapport de détection de structures brillantes, moins sensibles aux conditions initiales que certains opérateurs existants, a été développé. ABSTRACT : The ability of new sensors like Cosmo-Skymed or TerraSAR X to provide fine resolution SAR imagery of the Earth surface, leads to new remote sensing applications. As a matter of fact, the detection and recognition of smaller and smaller structures, from building to car, is now possible. This Ph-D thesis is concerned with the problem of urban scene understanding from a sole single look complex (SLC) image of a high resolution synthetic aperture radar (i.e. less than one meter resolution). Whereas, nowadays, lots of works deal with the use of multiple data (polarimetric data, optical and radar fusion, etc.), this work considers the less informative case, but surely the more common situation for a remote sensing data user (today and for several years), where a sole complex data of the scene is available. Contrary to coarser resolution data, the problem of the interpretation of high resolution SAR scene is not well mastered : with the improvement of resolution, data are more complex to treat. In the first part of this document, after an analysis of high resolution SAR data information, we propose a hierarchical method and apply it to road extraction. This method approaches the problem of information extraction at several levels, detecting at each level smaller and smaller structures. In this framework, we have organized this work around three topics. First of all, a contextual Bayesian algorithm for scene classification has been proposed : the goal was to understand the global scene organisation. Secondly, the problem of road extraction has been addressed, and a method based on a Hough transform and a classification controlled based road tracking algorithm have been developed and tested on real data. Thus, in a last chapter, a context-based approach is investigated to extract roads in very disturbed areas of the scene. In this framework, a new bright line detector, less sensitive to initial conditions than other detectors, has been developed.

Department or laboratory:Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - IRIT (Toulouse, France)
Directeur de thèse:Marthon, Philippe
Uncontrolled Keywords:Radar à Synthèse d'Ouverture - Haute Résolution - Analyse de scènes - Classification de Scènes - Extraction de Routes - Contexte - Détection de Structures Linéaires. KEYWORDS : Synthetic Aperture Radar - High Resolution - Scene Understanding - Image classification - Road Extraction - Context - Linear Bright Structure Extraction
Subjects:Telecommunications and networks > Signal, image and acoustics
Deposited On:28 November 2006

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