EXTRAÇÃO SEMIAUTOMÁTICA DE CONTORNOS DE TELHADO DE EDIFÍCIOSCOMBASEEM SNAKES E PROGRAMAÇÃO DINÂMICA

Este trabalho apresenta um método para a extração de contornos de telhado de edifícios a partir de imagens digitais tomadas sobre cenas urbanas complexas. O método proposto é baseado na otimização de uma função de energia snakes, que representa contornos de telhado de edifícios em imagens digitais, através da técnica de otimização por programação dinâmica. Como a grande maioria dos contornos de telhado de edifícios possui lados retilíneos se interceptando em ângulos retos, foram aplicadas restrições à função de energia snakes de modo a atender esta condição geométrica. A principal vantagem de se usar o algoritmo de programação dinâmicapara otimizar a função de energia snakes é o aumento do raio de convergência, quando comparado com o que é normalmente obtido na solução original baseada em cálculo variacional. A avaliação experimental foi realizada a partir de dados reais e os resultados obtidos na inspeção visual e análise numérica dos experimentos mostraram o potencial do método para a extração de contornos de telhado de edifícios a partir de imagens digitais

EXTRAÇÃO DE FEIÇÕES RODOVIÁRIAS EM IMAGENS DIGITAIS: METODOLOGIAS DESENVOLVIDAS PELO GP-F&VC

Several kinds of research in road extraction have been carried out in the last 6 years by the Photogrammetry and Computer Vision Research Group (GPF& VC - Grupo de Pesquisa em Fotogrametria e Visão Computacional). Several semi-automatic road extraction methodologies have been developed, including sequential and optimization techniques. The GP-F&VC has also been developing fully automatic methodologies for road extraction. This paper presents an overview of the GP-F&VC research in road extraction from digital images, along with examples of results obtained by the developed methodologies.Pesquisas diversas em extração de feições vem sendo realizadas nos últimos 6 anos pelo Grupo de Pesquisa em Fotogrametria e Visão Computacional (GPF& VC). Várias metodologias para a extração semi-automática de rodovias foram desenvolvidas, incluindo técnicas seqüenciais e de otimização. O GPF& VC também vem desenvolvendo metodologias automáticas para a extração de rodovias. Este trabalho apresenta um panorama das pesquisas desenvolvidas pelo GP-F&VC sobre extração de feições rodoviárias em imagens digitais, juntamente com exemplos de resultados obtidos pelas metodologias desenvolvidas

EXTRAÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE RODOVIAS ATRAVÉS DE UMA METODOLOGIA COOPERATIVA

Este artigo apresenta um método semi-automático para extração de rodovias de imagens digitais de média e alta resoluções. Baseia-se na combinação entre dois delineadores de rodovia. Um desses métodos fundamenta-se no princípio de bordas anti-paralelas de Nevatia e Babu. O outro método alicerça-se num novo princípio de correlação envolvendo uma rodovia ideal e a correspondente real. Ambos métodos cooperam num laço de realimentação envolvendo as posições aproximadas do eixo da rodovia calculadas pelo método de correlação e as correspondentes posições acuradas e calculadas pelo método de bordas. Os fundamentos matemáticos do método e os resultados obtidos são apresentados e discutidos. Semi-automatic road extraction by means of cooperative methodology Abstract This paper presents a semi-automatic road tracing approach from medium and high resolution images. The method is a combination between two road tracings. One method is based on the anti-parallel edge concept of Nevatia and Babu. The other method takes into account a new correlation principle involving an ideal road and the real one. The extraction process is basically a feedback loop between approximate positions of the road axis computed by the correlation-based method and corresponding accurate positions computed by the edge-based method. Mathematical fundaments and obtained results are presented and discussed

Metodologia para Avaliação de Rodovias Extraídas Computacionalmente em Imagens Digitais

The evaluation of cartographic features (semi-) automatically extracted from digital images is of great importance in the context of the validation of computational algorithms for feature extraction. The general procedure to evaluate the geometrical quality of cartographic features is based on the comparison between the entities extracted via computational algorithms and the corresponding ones extracted manually, the latter being referred to as reference features. Such comparison between the two groups of features is performed in three steps, i.e.: (1) calculation of corresponding points between the extracted features and the reference features; (2) estimation of quality parameters (completeness, correctness, quality, mean error (RM) and root mean squared (RMSE)) based on the corresponding points; and (3) analysis involving the quality parameters obtained in step 2. The evaluation methodology was tested in many situations, involving different image data as well as extraction methodologies with different characteristics. The results show that the methodology enables a very detailed evaluation of the results regarding the extraction methods

ORIENTAÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE IMAGENS CBERS USANDO RODOVIAS COMO CONTROLE DE CAMPO

In this paper is proposed a methodology for semiautomatic CBERS image orientation using roads as ground control. It is based on an iterative strategy involving three steps. In the first step, an operator identifies on the image the ground control roads and supplies along them a few seed points, which could be sparsely and coarsely distributed. These seed points are used by the dynamic programming algorithm for extracting the ground control roads from the image. In the second step, it is established the correspondences between points describing the ground control roads and the corresponding ones extracted from the image. In the last step, the corresponding points are used to orient the CBERS image by using the DLT (Direct Linear Transformation). The two last steps are iterated until the convergence of the orientation process is verified. Experimental results showed that the proposed methodology was efficient with several test images. In all cases the orientation process converged. Moreover, the estimated orientation parameters allowed the registration of check roads with pixel accuracy or better.Neste artigo é proposta uma metodologia para a orientação semi-automática de imagens CBERS usando rodovias como controle de campo. Baseia-se numa estratégia iterativa envolvendo três etapas. Na primeira etapa um operador identificana imagem as rodovias de controle de campo e fornece alguns pontos sementes, distribuídos grosseira e esparsamente ao longo ou nas imediações das rodovias. Estes pontos sementes são utilizados pelo algoritmo de otimização de programaçãodinâmica para extrair as rodovias na imagem. Na segunda etapa são estabelecidas correspondências pontuais entre as rodovias de controle e as correspondentes rodovias extraídas na imagem. Na terceira etapa as correspondências pontuais são utilizadas para orientar a imagem usando a DLT (Direct Linear Transformation). As duas últimas etapas do processo são iteradas até que se verifique a estabilização do processo de orientação. Os resultados experimentais possibilitaram verificar que a metodologia proposta foi eficiente com várias imagens teste. Em todos os casos severificou a convergência do processo de orientação. Além disso, os parâmetros estimados de orientação possibilitaram o registro de rodovias de verificação com acurácia no nível do pixel ou melhor

REFINAMENTO GEOMÉTRICO DE CONTORNOS E CUMEEIRAS DE TELHADOS DE EDIFÍCIOS EXTRAÍDOS DE DADOS LASER COM USO DE IMAGEM AÉREA

Nesse artigo é proposto um método para refinar geometricamente telhados 3Dextraídos dos dados LASER com o uso de uma imagem aérea de alta-resolução emodelos de campo aleatório de Markov (MRF – Markov Random Field). Para tanto,uma descrição MRF para agrupamento de retas é desenvolvida, assumindo que cadalado de contorno e cumeeira projetado está topologicamente correto e que énecessário apenas melhorar sua acurácia. Embora a combinação de dados LASERcom dados de imagem é justificada mais para o refinamento de contorno de telhado,a estrutura de cumeeiras pode dar maior robustez na descrição topológica daestrutura de telhado. O modelo MRF é formulado com base em relações (decomprimento, proximidade e orientação) entre as retas extraídas da imagem e opolígono projetado e, também, em injunções de retangularidade e quina. A funçãode energia associada à descrição MRF é minimizada via algoritmo genético,resultando em um agrupamento de retas para cada telhado. Finalmente, oagrupamento de retas é topologicamente reconstruído baseando-se na topologia docorrespondente polígono projetado no espaço imagem. Os resultados obtidos foramsatisfatórios. Esse método foi capaz de fornecer polígonos de telhado refinados em que a maioria de seus lados de contorno e cumeeira foram geometricamentemelhorados

ORIENTAÇÃO ABSOLUTA AUTOMÁTICA USANDO FEIÇÕES RETAS COMO CONTROLE DE CAMPO

A orientação de imagens é um problema básico em Fotogrametria Digital. Enquanto que as orientações interior e relativa foram satisfatoriamente automatizadas, o mesmo não pode ser dito sobre a orientação absoluta. Está sendo proposta neste artigo uma solução para a orientação absoluta automática, baseada na correlação estrutural e numa heurística fundamentada na relação matemática entre feições retas homólogas nos espaços imagem e objeto. Um dispositivo de autodiagnóstico também é usado neste método, baseando-se na implementação do teste estatístico data snooping numa solução recursiva para a resseção espacial, cujo processo de estimação é realizado pelo Filtro de Kalman Iterativo Estendido (IEKF - Iterated Extended Kalman Filtering). O principal objetivo deste artigo é a apresentação dos princípios básicos do método desenvolvido, bem como os resultados obtidos com dados reais. Abstract Image orientation is a basic problem in Digital Photogrammetry. While interior and relative orientations were succesfully automated, the same can not be said about absolute orientation. This process can be automated by using an approach based on relational matching and a heuristics that uses the analytical relation between straight features in the object space and its homologous in the image space. A build-in selfdiagnosis is also used in this method, that is based on the implementation of data snooping statistic test in the process of spatial resection, by using the Iterated Extended Kalman Filtering (IEKF). The aim of this paper is to present the basic principles of the proposed approach and results based on real data

INTEGRAÇÃO DE IMAGEM AÉREA DE ALTA RESOLUÇÃO E DADOS DE VARREDURA A LASER NA CLASSIFICAÇÃO DE CENAS URBANAS PARA DETECTAR REGIÕES DE VIA

O problema de extração automática da malha viária urbana é extremamente complexo, uma vez que em cenas urbanas as vias apresentam forte interação com os outros objetos da cena (vegetação, edificações, veículos etc.). Esse problema pode ser simplificado se regiões correspondente às vias forem previamente isoladas. Na sequência, a malha viária urbana pode  ser extraída baseando-se apenas nessas regiões, reduzindo a área de busca e o esforço computacional. A classificação de imagens pode ser usada no intuito de isolar as regiões de via, mas em cenas urbanas complexas a utilização de somente dados espectrais pode não ser suficiente para separar com confiabilidade classes com comportamento espectral similar. Para contornar esse problema, é proposta a integração dos dados geométricos e radiométricos de varredura a laser com imagem aérea RGB de alta resolução numa classificação por Redes Neurais Artificiais, tendo por foco principal o isolamento de regiões de via. O benefício desta integração foi verificado  usando diferentes combinações de dados de entrada na rede. Os experimentos mostraram que a combinação que integra diferentes fontes de dados permitiu separar a classe via com melhor acurácia e que problemas relacionados com as respostas espectrais similares foram minimizados

Prediction of building shadows cast on urban roads based on digital elevation models and high resolution aerial imagery data

Este trabalho apresenta uma metodologia para a predição de sombras projetadas por edifícios sobre vias urbanas presentes em imagens aéreas de alta resolução. Elementos de sombra podem ser usados na modelagem de informação contextual, cujo uso tem se tornado bastante comum em processos complexos de análise de imagem. A metodologia consiste de três etapas seqüenciais. Primeiramente, os contornos de telhados de edifícios são extraídos manualmente a partir de uma imagem altimétrica obtida pela transformação de um modelo digital de elevações derivado de dados de varredura a laser aerotransportado. De maneira similar, os contornos dos limites das vias são extraídos a partir da imagem de intensidade laser. Na etapa seguinte, os polígonos dos contornos de telhado são projetados nas vias adjacentes através de retas de projeção paralela, cuja direção é calculada a partir de dados de efemérides solares e do instante de tomada da imagem aérea. Finalmente, as partes dos polígonos de sombra que estão livres de obstruções perspectivas de edifícios são determinadas a partir da separação das regiões afetadas por obstruções perspectivas. Os resultados obtidos na avaliação experimental da metodologia mostraram que o método realiza a predição das sombras de edifícios com alta acurácia e confiabilidade. Palavras-Chave: Projeção paralela; Sombras de edifícios; Efemérides solares; Imagens aéreas; Modelos digitais de elevações; Sistemas aerotransportados de varredura a laser.This research presents a methodology for prediction of building shadows cast on urban roads existing on high-resolution aerial imagery. Shadow elements can be used in the modeling of contextual information, whose use has become more and more common in image analysis complex processes. The proposed methodology consists in three sequential steps. First, the building roof contours are manually extracted from an intensity image generated by the transformation of a digital elevation model (DEM) obtained from airborne laser scanning data. In similarly, the roadside contours are extracted, now from the radiometric information of the laser scanning data. Second, the roof contour polygons are projected onto the adjacent roads by using the parallel projection straight lines, whose directions are computed from the solar ephemeris, which depends on the aerial image acquisition time. Finally, parts of shadow polygons that are free from building perspective obstructions are determined, given rise to new shadow polygons. The results obtained in the experimental evaluation of the methodology showed that the method works properly, since it allowed the prediction of shadow in high-resolution imagery with high accuracy and reliability. Keywords: Parallel Projection; Building Shadows; Solar Ephemeris; Aerial Images; Digital Elevation Models; Airborne Laser Scanning Systems

DETECÇÃO E RECONSTRUÇÃO AUTOMÁTICA DE JUNÇÕES DE RODOVIA EM IMAGENS DIGITAIS DE CENAS RURAIS

Este artigo apresenta uma metodologia para a detecção e a reconstrução automática de junções de rodovia em imagens digitais de cenas rurais. O método requer que os segmentos de rodovia ligando as regiões de junção sejam previamente extraídos através de uma metodologia semi-automática. O método baseia-se em duas etapas seqüenciais. Na primeira etapa, as regiões potenciais de junções de rodovia são detectadas através dos critérios de proximidade e de homogeneidade radiométrica. O critério de proximidade detecta agrupamentos de pontos pertencentes aos segmentos de rodovia que estejam distantes entre si a uma distância máxima. O critério de homogeneidade radiométrica verifica se a região delimitada pelos pontos detectados pelo primeiro critério é radiometricamente compatível com o leito de rodovia. Os pontos dos agrupamentos que satisfizerem esse critério são aceitos como pertencentes às junções de rodovia. Na segunda etapa quatro modelos de junção de rodovia são usados para representar as formas típicas de ocorrência de junção em imagens de cenas rurais. Estes modelos permitem a reconstrução das junções detectadas na etapa anterior. O processo de reconstrução de junção de rodovia consiste no cálculo do ponto mais representativo do centro geométrico da região de junção e no estabelecimento das conexões entre este ponto e os pontos da região de junção detectados na etapa anterior do método. Os resultados experimentais comprovaram que o método proposto é uma ferramenta de pósprocessamento bastante útil para a complementação automática da malha viária. Automatic detection and reconstruction of road junctions in digital images of rural scenes Abstract This paper presents a methodology for automatic detection and reconstruction of road crossings in digital images from rural scenes. The method requires that road segments connecting road crossing regions to be previously extracted by an available semi-automatic road extraction methodology. The method is based on two sequential steps. At first step, the potential road crossings are detected by applying the proximity and radiometric homogeneity criteria. The proximity criterion aims a detectinig groupings of points belonging to road segments, whose distances do not exceed an upper bound. Grouping points satisfying this criterion are accepted as members of respective road crossing. After that, four road crossing models are used to represent typical road crossing occurrences in images from rural scenes. These models allow the road crossings previously detected to be reconstructed. The process of road crossing reconstruction consists in computing the most representative point of geometric center of road crossing region and in geometrically connecting this last point to all grouping points detected in the first step. Experimental results proved that the proposed method is a useful postprocessing tool for automatic road network completion