Recalage semi-rigide d'images de scanner aéroporté

Le problème traité est celui du recalage automatique d'images issues d'un scanner multispectral aéroporté (CASI) à l'aide d'ortho-images de référence issues de photographies aériennes. Nous développons le modèle utilisé, qui consiste en l'adjonction, à un modèle de déformation classique RST (rotation, scale, translation), d'un processus de décalage relatif des lignes successives d'acquisition du scanner, afin de compenser le mouvement de roulis important de l'avion porteur. L'estimation des paramètres du modèle est menée par une approche variationnelle, par maximisation de l'information mutuelle entre les images source et cible. Nous montrons que l'approche proposée est relativement robuste et utilisable en routine pour le mosaïquage et le géoréférencement de données d'imagerie aérienne

Analyse et Segmentation de textures à partir d'attributs invariants par rotation

Nous proposons dans cette communication un modèle de texture invariant par rotation dont les paramètres permettent de donner une indication à la fois sur le type de la texture à analyser et sur son motif de base. L'originalité du modèle proposé réside dans l'utilisation de la décomposition de Wold pour modéliser la fonction d'autocovariance normalisée 1D. Cette fonction est obtenue à partir de la fonction d'autocovariance normalisée 2D d'une texture. Enfin, les paramètres du modèle sont estimés par moindres carrés en utilisant un algorithme génétique. Le modèle de texture proposé a été appliqué dans une phase de segmentation et de classification de textures

Restauration des images floues et bruitées multiplicativement

- Dans cet article, nous décrivons une méthode de restauration des images floues et bruitées multiplicativement inspirée du filtre de Kuan. Un modèle variationnel de forme intégrale ou différentielle est obtenu à partir de l'erreur quadratique moyenne globale. La forme intégrale introduit un noyau d'estimation locale équivalent à une réponse impulsionnelle localement adapté à l'image et ouvre des perspectives d'extension à d'autres types de noyau. La forme différentielle conduit à un nouveau modèle où l'apriori d'homogénéité dépend du gradient et de l'image

Restauration myope d'images pour l'inspection des ouvrages d'art par un système de vision embarqué sur drône

- Cet article présente les premiers résultats d'une étude de faisabilité du développement d'un système aérien de vision pour l'inspection des structures de génie civil telles que des ponts, tunnels. L'objectif final est d'effectuer l'inspection à l'aide d'un dispositif de vision embarqué sur un drône évoluant à l'extérieur, ou même à l'intérieur des ouvrages d'art. Les images acquises par un tel système de vision embarqué sont inévitablement dégradées. Les dégradations sont dues au comportement dynamique du drône ou aux conditions opérationnelles pendant l'inspection de la structure. Ils se traduisent essentiellement par un flou de mouvement qui peut être combiné avec un flou de défocalisation sur les images acquises. Dans la pratique, ils sont tous les deux inconnus. Nous simulons expérimentalement les dégradations qui peuvent affecter la qualité des images acquises par un tel système de vision embarqué sur drône. Nous considérons ensuite leur restauration numérique. La restauration est réalisée au moyen d'un système de traitement myope. Elle inclut deux modules de traitement, un pour identifier la PSF et un autre pour la restauration de l'image. L'identification et l'évaluation de la PSF est réalisée en utilisant le critère de la validation croisée généralisée et une contrainte de douceur sur l'image. L'étape de restauration utilise une régularisation de type Tikhonov-Miller. Les premiers résultats prouvent que ce système donne des résultats plutôt bons sur les diverses configurations (statique, dynamique) d'acquisition des images. Il est tout à fait efficace sur les images flouées et bruitées, sans connaissance a priori des caractéristiques de bruit ou de l'image

Restauration avec Filtrage Explicite des Images Numériques

La déconvolution des images floues en présence de bruit est un problème inverse mal-posé car le processus d'inversion est instable. Plusieurs approches de régularisation sont proposées dans la littérature traduisant l'introduction d'informations a priori au modèle d'inversion afin de le rendre stable. Ces approches présentent un certain nombre d'inconvénients: prise en compte partielle du bruit, difficultés de réglage des coefficients de régularisation, temps de calcul, etc. Nous proposons une nouvelle approche décomposant le traitement en deux étapes séquentielles: filtrage préalable adapté à la nature du bruit dont les paramètres statistiques peuvent être estimés puis déconvolution de l'image débruitée. Les résultats numériques de l'approche proposée sont très encourageants et donnent des améliorations significatives

Lossy Compression of Remote Sensing Images with Controllable Distortions

In this chapter, approaches to provide a desired quality of remote sensing images compressed in a lossy manner are considered. It is shown that, under certain conditions, this can be done automatically and quickly using prediction of coder performance parameters. The main parameters (metrics) are mean square error (MSE) or peak signal-to-noise ratio (PSNR) of introduced losses (distortions) although prediction of other important metrics is also possible. Having such a prediction, it becomes possible to set a quantization step of a coder in a proper manner to provide distortions of a desired level or less without compression/decompression iterations for single-channel image. It is shown that this approach can be also exploited in three-dimensional (3D) compression of multichannel images to produce a larger compression ratio (CR) for the same or less introduced distortions as for component-wise compression of multichannel data. The proposed methods are verified for test and real life images

Identification aveugle d'images dégradées par un bruit additif ou multiplicatif

Dans cet article, nous nous intéressons au problème d'identification de la nature du bruit à partir de l'image observée en vue d'appliquer l'algorithme de traitement ou d'analyse le mieux approprié. Nous nous limitons ici à l'identification des bruits additifs et multiplicatifs