Mapping heterogeneous buried archaeological features using multisensor data from unmanned aerial vehicles

There is a long history of the use of aerial imagery for archaeological research, but the application of multisensor image data has only recently been facilitated by the development of unmanned aerial vehicles (UAVs). Two archaeological sites in the East Midlands U.K. that differ in age and topography were selected for survey using multisensor imaging from a fixed-wing UAV. The aim of this study was to determine optimum methodology for the use of UAVs in examining archaeological sites that have no obvious surface features and examine issues of ground control target design, thermal effects, image processing and advanced filtration. The information derived from the range of sensors used in this study enabled interpretation of buried archaeology at both sites. For any archaeological survey using UAVs, the acquisition of visible colour (RGB), multispectral, and thermal imagery as a minimum are advised, as no single technique is sufficient to attempt to reveal the maximum amount of potential information

Segmentation Multi-Image : Une Approche Collaborative pour la Construction d'Arbres Binaire de Partitions

International audienceLa segmentation d'une image est généralement effectuée suivant le paradigme “une image, un algorithme”. Cependant, il est parfois pertinent d'utiliser plusieurs images ou plusieurs algorithmes pour extraire plus d'informations. Pour pallier les problèmes induits par la fusion de segmentations, plusieurs travaux ont déjà été effectués afin de permettre un consensus entre plusieurs résultats de segmentation. Cet article propose une contribution portant sur la fusion de segmentations, se concentrant particulièrement sur la partie “n images” du paradigme. Contrairement à la majorité des approches proposées dans la littérature, notre but n'est pas de fusionner plusieurs résultats de segmentation mais de travailler en amont, au niveau de l'espace de recherche. Pour cela, nous proposons un schéma algorithmique permettant de créer un arbre binaire de partitions à partir de plusieurs images tout en passant par une étape de collaboration. Ce schéma algorithmique a été adapté de façon à pouvoir appliquer des politiques de consensus initialement proposées dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ainsi, l'approche proposée permet d'obtenir un espace de recherche modélisant une hiérarchie de segmentations. D'un point de vue applicatif, des tests ont été effectués sur des images de télédétection, illustrant l'utilité potentielle de notre approche pour des images satellites

Représentation d'images hiérarchique multi-critère

Segmentation is a crucial task in image analysis. Novel acquisition devices bring new images with higher resolutions, containing more heterogeneous objects. It becomes also easier to get many images of an area from different sources. This phenomenon is encountered in many domains (e.g. remote sensing, medical imaging) making difficult the use of classical image segmentation methods. Hierarchical segmentation approaches provide solutions to such issues. Particularly, the Binary Partition Tree (BPT) is a hierarchical data-structure modeling an image content at different scales. It is built in a mono-feature way (i.e. one image, one metric) by merging progressively similar connected regions. However, the metric has to be carefully thought by the user and the handling of several images is generally dealt with by gathering multiple information provided by various spectral bands into a single metric. Our first contribution is a generalized framework for the BPT construction in a multi-feature way. It relies on a strategy setting up a consensus between many metrics, allowing us to obtain a unified hierarchical segmentation space. Surprisingly, few works were devoted to the evaluation of hierarchical structures. Our second contribution is a framework for evaluating the quality of BPTs relying both on intrinsic and extrinsic quality analysis based on ground-truth examples. We also discuss about the use of this evaluation framework both for evaluating the quality of a given BPT and for determining which BPT should be built for a given application. Experiments using satellite images emphasize the relevance of the proposed frameworks in the context of image segmentation.La segmentation est une tâche cruciale en analyse d’images. L’évolution des capteurs d’acquisition induit de nouvelles images de résolution élevée, contenant des objets hétérogènes. Il est aussi devenu courant d’obtenir des images d’une même scène à partir de plusieurs sources. Ceci rend difficile l’utilisation des méthodes de segmentation classiques. Les approches de segmentation hiérarchiques fournissent des solutions potentielles à ce problème. Ainsi, l’Arbre Binaire de Partitions (BPT) est une structure de données représentant le contenu d’une image à différentes échelles. Sa construction est généralement mono-critère (i.e. une image, une métrique) et fusionne progressivement des régions connexes similaires. Cependant, la métrique doit être définie a priori par l’utilisateur, et la gestion de plusieurs images se fait en regroupant de multiples informations issues de plusieurs bandes spectrales dans une seule métrique. Notre première contribution est une approche pour la construction multicritère d’un BPT. Elle établit un consensus entre plusieurs métriques, permettant d’obtenir un espace de segmentation hiérarchique unifiée. Par ailleurs, peu de travaux se sont intéressés à l’évaluation de ces structures hiérarchiques. Notre seconde contribution est une approche évaluant la qualité des BPTs en se basant sur l’analyse intrinsèque et extrinsèque, suivant des exemples issus de vérités-terrains. Nous discutons de l’utilité de cette approche pour l’évaluation d’un BPT donné mais aussi de la détermination de la combinaison de paramètres adéquats pour une application précise. Des expérimentations sur des images satellitaires mettent en évidence la pertinence de ces approches en segmentation d’images

Hierarchical multi-feature image representation

La segmentation est une tâche cruciale en analyse d’images. L’évolution des capteurs d’acquisition induit de nouvelles images de résolution élevée, contenant des objets hétérogènes. Il est aussi devenu courant d’obtenir des images d’une même scène à partir de plusieurs sources. Ceci rend difficile l’utilisation des méthodes de segmentation classiques. Les approches de segmentation hiérarchiques fournissent des solutions potentielles à ce problème. Ainsi, l’Arbre Binaire de Partitions (BPT) est une structure de données représentant le contenu d’une image à différentes échelles. Sa construction est généralement mono-critère (i.e. une image, une métrique) et fusionne progressivement des régions connexes similaires. Cependant, la métrique doit être définie a priori par l’utilisateur, et la gestion de plusieurs images se fait en regroupant de multiples informations issues de plusieurs bandes spectrales dans une seule métrique. Notre première contribution est une approche pour la construction multicritère d’un BPT. Elle établit un consensus entre plusieurs métriques, permettant d’obtenir un espace de segmentation hiérarchique unifiée. Par ailleurs, peu de travaux se sont intéressés à l’évaluation de ces structures hiérarchiques. Notre seconde contribution est une approche évaluant la qualité des BPTs en se basant sur l’analyse intrinsèque et extrinsèque, suivant des exemples issus de vérités-terrains. Nous discutons de l’utilité de cette approche pour l’évaluation d’un BPT donné mais aussi de la détermination de la combinaison de paramètres adéquats pour une application précise. Des expérimentations sur des images satellitaires mettent en évidence la pertinence de ces approches en segmentation d’images.Segmentation is a crucial task in image analysis. Novel acquisition devices bring new images with higher resolutions, containing more heterogeneous objects. It becomes also easier to get many images of an area from different sources. This phenomenon is encountered in many domains (e.g. remote sensing, medical imaging) making difficult the use of classical image segmentation methods. Hierarchical segmentation approaches provide solutions to such issues. Particularly, the Binary Partition Tree (BPT) is a hierarchical data-structure modeling an image content at different scales. It is built in a mono-feature way (i.e. one image, one metric) by merging progressively similar connected regions. However, the metric has to be carefully thought by the user and the handling of several images is generally dealt with by gathering multiple information provided by various spectral bands into a single metric. Our first contribution is a generalized framework for the BPT construction in a multi-feature way. It relies on a strategy setting up a consensus between many metrics, allowing us to obtain a unified hierarchical segmentation space. Surprisingly, few works were devoted to the evaluation of hierarchical structures. Our second contribution is a framework for evaluating the quality of BPTs relying both on intrinsic and extrinsic quality analysis based on ground-truth examples. We also discuss about the use of this evaluation framework both for evaluating the quality of a given BPT and for determining which BPT should be built for a given application. Experiments using satellite images emphasize the relevance of the proposed frameworks in the context of image segmentation

Construction d’arbres binaires de partitions à partir de caractéristiques multiples pour la segmentation d’images

International audienc

Approches hiérarchiques et gestion de l’incertitude pour l’analyse d’images de télédétection

National audienc

Réflexions sur l'évaluation supervisée de la qualité d'un arbre binaire de partitions d'image

National audienceL'arbre binaire de partitions (Binary Partition Tree – BPT) est une structure de données représentant hiérarchiquement le contenu d'une image. Une coupe effectuée sur un BPT permet d'obtenir une partition / segmentation à un niveau d'échelle donné, pouvant ensuite être utilisée dans un processus d'analyse d'image. Suivant les critères considérés pour construire ces arbres, une multitude de BPTs différents peuvent être obtenus à partir d'une même image. Dans la littérature, beaucoup de travaux proposent des critères pour la création de BPTs et des stratégies de coupes, mais peu s'intéressent à l'évaluation de la qualité de l'arbre, c'est-à-dire sa capacité à fournir une bonne segmentation. Dans le cadre de ces travaux, nous souhaitons évaluer la qualité d'un BPT en nous appuyant sur des méthodes supervisées, reposant sur des régions d'intérêt de référence, délimitées au sein de l'image par un expert. Suivant la dimension de l'image étudiée et la façon dont le BPT a été construit, le nombre de noeuds peut être très élevé, rendant cette évaluation complexe. Nous présentons ici une réflexion sur une méthode d'évaluation de la qualité d'un BPT par rapport à un groupe de segments de référence, via une recherche hiérarchique de ces segments dans l'arbre et une quantification du taux de présence de ces derniers dans le BPT

Binary partition tree construction from multiple features for image segmentation

International audienceIn the context of image analysis, the Binary Partition Tree (BPT) is a classical data structure for the hierarchical modeling of images at different scales. BPTs belong both to the families of graph-based models and morphological hierarchies. They constitute an efficient way to define sets of nested partitions of image support, that further provide knowledge-guided reduced research spaces for optimization-based segmentation procedures. Basically, a BPT is built in a mono-feature way, i.e. for one given image, and one given metric, by merging pairs of connected image regions that are similar in the induced feature space. Our goal is to design a new family of BPTs, dealing with the need to directly manage multiple features within its building process. Then, we propose a generalization of the BPT construction framework, allowing one to embed multiple features. The cornerstone of our approach relies on a collaborative strategy used to establish a consensus between different metrics, thus enabling to obtain a unified hierarchical segmentation space. In particular, this provides alternatives to the complex issue of metric construction from several —possibly non-comparable— features. To reach that goal, we first revisit the BPT construction algorithm to describe it in a graph-based formalism. Then, we present the structural and algorithmic evolutions and impacts when embedding multiple features in BPT construction. Final experiments illustrate how this multi-feature framework can be used to build BPTs from multiple metrics computed through the (potentially multiple) image content(s)

Multi-image segmentation: A collaborative approach based on binary partition trees

International audienceImage segmentation is generally performed in a "one image, one algorithm" paradigm. However, it is sometimes required to consider several images of a same scene, or to carry out several (or several occurrences of a same) algorithm(s) to fully capture relevant information. To solve the induced segmentation fusion issues, various strategies have been already investigated for allowing a consensus between several segmentation outputs. This article proposes a contribution to segmentation fusion, with a specific focus on the "n images" part of the paradigm. Its main originality is to act on the segmentation research space, i.e., to work at an earlier stage than standard segmentation fusion approaches. To this end, an algorithmic framework is developed to build a binary partition tree in a collaborative fashion, from several images, thus allowing to obtain a unified hierarchical segmentation space. This framework is, in particular, designed to embed consensus policies inherited from the machine learning domain. Application examples proposed in remote sensing emphasise the potential usefulness of our approach for satellite image processing

Segmentation multi-image : approche collaborative basée sur les arbres binaires de partitions

National audienc