INFLECTION POINT PHASE FIELD HIGHER-ORDER ACTIVE CONTOUR MODEL FOR NETWORK EXTRACTION FROM VHR SATELLITE IMAGES

International audienceThe segmentation of networks is important in several imaging domains, and models incorporating prior shape knowledge are often essential for the automatic performance of this task. We incorporate such knowledge via phase fields and higher-order active contours (HOACs). In this paper: we introduce an improved prior model, the phase field HOAC ‘inflection point' model of a network; we present an improved data term for the segmentation of road networks; we confirm the robustness of the resulting model to choice of gradient descent initialization; and we illustrate these points via road network extraction results on VHR satellite images

A phase field higher-order active contour model of directed networks

International audienceThe segmentation of directed networks is an important problem in many domains, e.g. medical imaging (vascular networks) and remote sensing (river networks). Directed networks carry a unidirectional flow in each branch, which leads to characteristic geometric properties. In this paper, we present a nonlocal phase field model of directed networks. In addition to a scalar field representing a region by its smoothed characteristic function and interacting non-locally so as to favour network configurations, the model contains a vector field representing the ‘flow' through the network branches. The vector field is strongly encouraged to be zero outside, and of unit magnitude inside the region; and to have zero divergence. This prolongs network branches; controls width variation along a branch; and produces asymmetric junctions for which total incoming branch width approximately equals total outgoing branch width. In conjunction with a new interaction function, it also allows a broad range of stable branch widths. We analyse the energy to constrain the parameters, and show geometric experiments confirming the above behaviour. We also show a segmentation result on a synthetic river image

Diagramme de phase d'une énergie de type contours actifs d'ordre supérieur : le cas d'une barre longue.

National audienceDans cet article, nous présentons l'analyse de stabilité du modèle des “contours actifs d'ordre supérieur” (CAOS), pour l'extraction des réseaux routiers présents dans des images de télédétection. Le modèle énergétique des CAOS à minimiser présente des comportements différents en fonction des valeurs des paramètres du modèle. Il s'est avéré que deux structures géométriques sont favorisées par ce modèle : des structures linéiques et circulaires. Nous nous intéressons ici à la détermination du diagramme de phase, qui définit les gammes de valeurs des paramètres du modèle des CAOS, permettant d'obtenir des structures linéiques

Champs de phase pour l'extraction de réseaux à partir d'images de télédétection.

This thesis describes the construction of an undirected network (e.g. road network) model, based on the recently developed higher-order active contours (HOACs) and phase fields, and introduces a new family of phase field HOACs for directed networks (e.g. hydrographic networks in remote sensing imagery, vascular networks in medical imagery). In the first part of this thesis, we focus on the stability analysis of a HOAC energy leading to a ‘phase diagram'. The results, which are confirmed by numerical experiments, enable the selection of parameter values for the modelling of undirected networks. Hydrographic networks, unlike road networks, are directed, i.e. they carry a unidirectional flow in each branch. This leads to specific geometric properties of the branches and particularly of the junctions, that it is useful to capture in a model, for network extraction purposes. We thus develop a nonlocal phase field model of directed networks, which, in addition to a scalar field representing a region by its smoothed characteristic function, and interacting nonlocally so as to favour network configurations, contains a vector field representing the ‘flow' through the network branches. The vector field is strongly encouraged to be zero outside, and of unit magnitude inside the network; and to have zero divergence. This prolongs network branches; controls width variation along a branch; and produces asymmetric junctions for which total incoming branch width approximately equals total outgoing branch width. In conjunction with a new interaction function for the scalar field, it also allows a broad range of stable branch widths. The new proposed model is applied to the problem of hydrographic network extraction from VHR satellite images, and it outperforms the undirected network model.Cette thèse décrit la construction d'un modèle de réseaux non-directionnels (e.g. réseaux routiers), fondé sur les contours actifs d'ordre supérieur (CAOSs) et les champs de phase développés récemment, et introduit une nouvelle famille des CAOSs des champs de phase pour des réseaux directionnels (e.g. réseaux hydrographiques en imagerie de télédétection, vaisseaux sanguins en imagerie médicale). Dans la première partie de cette thèse, nous nous intéressons à l'analyse de stabilité d'une énergie de type CAOSs aboutissant à un ‘diagramme de phase'. Les résultats, qui sont confirmés par des expériences numériques, permettent une bonne sélection des valeurs des paramètres pour la modélisation de réseaux non-directionnels. Au contraire des réseaux routiers, les réseaux hydrographiques sont directionnels, i.e. ils contiennent un ‘flux' monodimensionnel circulant dans chaque branche. Cela implique des propriétés géométriques spécifiques des branches et particulièrement des jonctions, propriétés qu'il est utile de traduire dans un modèle, pour l'extraction de réseaux. Nous développons donc un modèle de champ de phase non-local de réseaux directionnels, qui, en plus du champ de phase scalaire décrivant une région par une fonction caractéristique lisse et qui interagit non-localement afin que des configurations de réseaux linéiques soient favorisées, introduit un champ vectoriel représentant le ‘flux' dans les branches du réseau. Ce champ vectoriel est contraint d'être nul à l'extérieur, et de magnitude égale à 1 à l'intérieur du réseau ; circulant dans le sens longitudinal des branches du réseau ; et de divergence très faible. Cela prolonge les branches du réseau ; contrôle la variation de largeur tout au long une branche ; et forme des jonctions non-symétriques telles que la somme des largeurs entrantes soit approximativement égale à celle des largeurs sortantes. En conjonction avec une nouvelle fonction d'interaction pour le champ de phase scalaire, le modèle assure aussi une vaste gamme de valeurs des largeurs stables des branches. Ce nouveau modèle a été appliqué au problème d'extraction de réseaux hydrographiques à partir d'images satellitaires très haute résolution

Semi-supervised learning using a graph-based phase field model for imbalanced data set classification

International audienc

Champs de phase pour l'extraction de réseaux à partir d'images

Cette thèse décrit la construction d un modèle de réseaux non-directionnels (e.g. réseaux routiers), fondé sur les contours actifs d ordre supérieur (CAOs) et les champs de phase développés récemment, et introduit une nouvelle famille de champs de phase des CAOs pour les réseaux directionnels (e. g. réseaux hydrographiques, vaisseaux sanguins). Dans la première partie de cette thèse, nous nous intéressons à l analyse de la stabilité d une énergie de type CAOs aboutissant à un diagramme de phase . Les résultats permettent une sélection des valeurs des paramètres pour la modélisation de réseaux non-directionnels. Au contraire des réseaux routiers, les réseaux hydrographiques sont directionnels, i. e. ils contiennent un flux monodimensionnel circulant dans chaque branche. Nous développons un modèle de champ de phase non-local de réseaux directionnels, qui, en plus du champ de phase scalaire décrivant une région par une fonction caractéristique lisse et qui interagit non-localement afin que des configurations de réseaux linéiques soient favorisées, introduit un champ vectoriel représentant le flux dans les branches du réseau. Ce champ vectoriel est contraint d être nul à l extérieur, et de magnitude égale à 1 à l intérieur du réseau ; circulant dans le sens longitudinal des branches du réseau ; et de divergence très faible. Cela prolonge les branches du réseau ; contrôle la variation de largeur tout au long d une branche, et forme des jonctions non-symétriques telles que la somme des largeurs entrantes soit approximativement égale à celle des largeurs sortantes. Ce nouveau modèle a été appliqué au problème d extraction de réseaux hydrographiques à partir d images satellitaires très haute résolution.This thesis describes the construction of an undirected network (e. g. road network) model, based on the recently developed higher-order active contours (HOACs) and phase fields, and introduces a new family of phase field HOACs for directed networks (e. g. hydrographic networks in remote sensing imagery, vascular networks in medical imagery). In the first part of this thesis, we focus on the stability analysis of a HOAC energy leading to a phase diagram . The results which are confirmed by numerical experiments enable the selection of parameter values for the modeling of indirectly networks. Hydrographic networks, unlike road networks, are directed, i. e. they carry a unidirectional flow in each branch. This leads to specific geometric properties of the branches and particularly of the junctions that it is useful to capture in model, for network extraction purposes. We thus develop a nonlocal phase field model of directed networks, which, in addition to a scalar field representing a region by its smoothed characteristic function and interacting no locally so as to favor network configurations, contains a vector field representing the flow through the network branches. The vector field is strongly encouraged to be zero outside, and of unit magnitude inside the network ; running along the network branches ; and to have a zero divergence. This prolongs network, controls width variation along a branch ; and produces asymmetric junctions for which total incoming branch width approximately equals total outgoing branch width. The new proposed model is applied to the problem of hydrographic network extraction from very high resolution satellite images, and it outperforms the undirected network model.NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF