Automatic building detection from aerial images for mobile robot mapping

To improve mobile robot outdoor mapping, information about the shape and location of buildings is of interest. This paper describes a system for automatic detection of buildings in aerial images taken from a nadir view. The system builds two types of independent hypotheses based on the image contents. A segmentation process implemented as an ensemble of SOMs (Self Organizing Maps) is trained and used to create a segmented image showing different types of roofs, vegetation and sea. A second type of hypotheses is based on an edge image produced from the aerial photo. A line extraction process uses the edge image as input and extracts lines from it. From these edges, corners and rectangles that represent buildings are constructed. A classification process uses the information from both hypotheses to determine whether the rectangles are buildings, unsure buildings or unknown objects

Применение нечеткого классификатора NEFClass к задаче распознавания зданий на спутниковых изображениях сверхвысокого разрешения

This article discusses the application of fuzzy classifier NEFClass to the problem of recognition buildings in high resolution satellite imagery. Comparative analysis methods for neural network training: genetic, gradient and conjugate gradient method on the problem of recognizing buildings with different forms of the roof.В работе рассматривается применение нечеткого классификатора NEFClass к задаче распознавания зданий с разновидными формами крыши на спутниковых изображениях сверхвысокого разрешения. Проводится сравнительный анализ методов обучения нейронной сети: генетического, градиентного и метода сопряженных градиентов касательно поставленной задачи

به کارگیری روش های تخمین بعد ذاتی در استخراج ویژگی های بدست آمده از تصاویر راداری، ماهواره ای و لیدار به منظورشناسایی عوارض خاص شهری

امروزه ترکیب دادهها و تصاویری که از منابع مختلف سنجش از دوری به دست آمدهاند، به عنوان راهحلی بهینه به منظور استخراج اطلاعات بیشتر مطرح است، چرا که این دادهها با دید وسیع خود، رقومی بودن، تهیه بصورت دورهای، اطلاعات مختلفی را در اختیار محققین قرار میدهند. در این راستا، سنجندههای غیرفعال نوری به صورت گسترده در نگاشت ساختارهای افقی مورد استفاده قرار میگیرند. دادههای راداری نیز با توجه به این که غالباً مستقل از شرایط جوی و به صورت شبانهروزی امکان جمعآوری دارند و نیز برخی ساختارهای زمینی و اهداف مصنوعی پاسخ ویژهای در فرکانس راداری دارند، تواناییهای تصاویر نوری را تکمیل میکنند. همچنین دادههای هوابرد لیدار نیز میتوانند اندازهگیریهای نمونهای با دقت بسیار بالا از ساختارهای قائم در اختیار قرار دهند. در نتیجه، استفاده همزمان دادههای نوری، راداری و لیدار میتواند اطلاعات بیشتری در کاربردهای متنوع فراهم نماید. در این تحقیق، با بکارگیری همزمان این سه دسته داده سعی بر شناسایی عوارض خاص شهری به شکل بهینه نمودیم. در این راستا، با بکارگیری و تولید توصیفگرهای مختلف (57 توصیفگر) و با استفاده از روشهای استخراج ویژگی (شامل PCA و ICA) و تخمین ابعاد ذاتی دادهها (شاملSML و NWHFC)، فضای بهینهای برای طبقهبندی نظارت شده ایجاد شد. پس از انجام طبقهبندی (روش K-NN) با استفاده از نتایج بدست آمده، توصیفگرهای (لایههای اطلاعاتی) تولید شده برای شناسایی عوارض خاص شهری شامل ساختمانها، راهها و پوشش گیاهی براساس دقت کلاسهبندی بدست آمده و گروهبندی شدند. نتایج عددی بدست آمده حاکی از کارایی بالای رویه پیشنهادی و نیز روشهای بکارگرفته شده تخمین بعد ذاتی و استخراج ویژگی است

Unsupervised Building Detection From Irregularly Spaced Lidar And Aerial Imagery

As more data sources containing 3-D information are becoming available, an increased interest in 3-D imaging has emerged. Among these is the 3-D reconstruction of buildings and other man-made structures. A necessary preprocessing step is the detection and isolation of individual buildings that subsequently can be reconstructed in 3-D using various methodologies. Applications for both building detection and reconstruction have commercial use for urban planning, network planning for mobile communication (cell phone tower placement), spatial analysis of air pollution and noise nuisances, microclimate investigations, geographical information systems, security services and change detection from areas affected by natural disasters. Building detection and reconstruction are also used in the military for automatic target recognition and in entertainment for virtual tourism. Previously proposed building detection and reconstruction algorithms solely utilized aerial imagery. With the advent of Light Detection and Ranging (LiDAR) systems providing elevation data, current algorithms explore using captured LiDAR data as an additional feasible source of information. Additional sources of information can lead to automating techniques (alleviating their need for manual user intervention) as well as increasing their capabilities and accuracy. Several building detection approaches surveyed in the open literature have fundamental weaknesses that hinder their use; such as requiring multiple data sets from different sensors, mandating certain operations to be carried out manually, and limited functionality to only being able to detect certain types of buildings. In this work, a building detection system is proposed and implemented which strives to overcome the limitations seen in existing techniques. The developed framework is flexible in that it can perform building detection from just LiDAR data (first or last return), or just nadir, color aerial imagery. If data from both LiDAR and aerial imagery are available, then the algorithm will use them both for improved accuracy. Additionally, the proposed approach does not employ severely limiting assumptions thus enabling the end user to apply the approach to a wider variety of different building types. The proposed approach is extensively tested using real data sets and it is also compared with other existing techniques. Experimental results are presented

Segmentation d'images couleur par combinaison LPE-régions/LPE-contours et fusion de régions. Application à la segmentation de toitures à partir d'orthophotoplans

D un point de vue général, les travaux de recherche de cette thèse s inscrivent dans le cadre d une approche globale quiconsiste à extraire des informations relatives aux toitures de bâtiments à partir de photos aériennes (orthophotoplans). L objectifétant de pouvoir reconnaître des toitures extraites d images aériennes en utilisant une base de connaissances, puisaffiner/déformer des modèles 3D générés automatiquement à partir de données géographiques. Pour cela, une premièreétape consiste tout d abord à partitionner l image aérienne en différentes régions d intérêt (pans de toiture, cheminées,chiens assis, fenêtres, etc.), c est la contribution de cette thèse.La méthodologie permettant d atteindre cet objectif est composée de trois étapes : (i) Une étape de simplification qui consisteà simplifier l image initiale avec un couple invariant/gradient approprié et optimisé pour l application. Pour cela, unesérie de tests permettant de choisir, d une part, l invariant colorimétrique le plus approprié parmi 24 invariants et, d autrepart, le meilleur gradient parmi 14 gradients issus de la littérature est réalisée. (ii) La deuxième étape comporte deux stratégiesde segmentation par LPE. L image simplifiée est segmentée d une part par une LPE-régions couplée à une stratégiede fusion de régions, et d autre part, par une LPE-contours. Le processus de fusion de régions intègre des critères defusion fondés sur des grandeurs radiométriques et géométriques adaptés aux particularités des orthophotoplans traités.Une technique de caractérisation 2D des arêtes de toitures par une analyse des segments est proposée afin de calculerl un des critères de fusion. (iii) La troisième étape consiste à combiner les avantages de chaque méthode dans un mêmeschéma de segmentation coopératif afin d aboutir à un résultat de segmentation fiable. Les tests ont été effectués sur unorthophotoplan contenant 100 toitures de complexité variée et évaluées avec le critère de VINET utilisant une segmentationde référence afin de prouver la robustesse et la fiabilité de l approche proposée. Une étape de comparaison permettantde situer les résultats obtenus via notre approche proposée par rapport à ceux obtenus pas les principales méthodes desegmentation de la littérature est finalement effectuée.The work presented in this thesis is developed in a global approach that consists in recognizing roofs extracted from aerialimages using a knowledge database, and bending out 3D models automatically generated from geographical data. Themain step presented in this thesis consists in segmenting roof images in different regions of interest in order to provideseveral measures of roofs (section of roofs, chimneys, roof light, etc).The method aimed at achieving this goal is composed of three principal steps: (i) A simplification step that consists insimplifying the image with an appropriate (optimized for the application) couple of invariant/gradient. For that, several testshave been performed to choose a suitable colorimetric invariant among a set of 24 invariants and define the best gradientamong 14 gradients (eight gray level gradients and six color gradients) of the literature. (ii) The second step is composedof two main treatments: On the one hand, the preliminary orthophotoplan segmentation is produced using the watershedregions applied on the simplified image. An efficient region merging strategy is then applied in order to deal with theover-segmentation problem. The regions merging procedure includes a merging criteria adapted to the orthophotoplanparticularities. In order to calculate one of the merging criteria, a 2D modeling of roof ridges strategy is proposed. Onthe other hand, the simplified image is segmented by the watershed lines. (iii) The third step consists in integrating bothsegmentation strategies by watershed algorithm into a single cooperative segmentation scheme to achieve satisfactorysegmentation results. Tests have been performed on an orthophotoplan containing 100 roofs with varying complexity andevaluated with VINET criteria using a ground truth image segmentation. Comparison results with five popular segmentationtechniques of the literature demonstrates the effectiveness and the reliability of the proposed approach.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF