- Cet article traite le problème de l'extraction de réseaux de rues à partir des nouvelles images satellites à haute résolution spatiale. La méthode proposée se décompose en deux modules séquentiels: un graphe topologiquement correct du réseau de rues est tout d'abord extrait, puis les rues sont ensuite extraites en tant qu'éléments de surface. Le graphe topologique du réseau peut être extrait de manière automatisée (par algorithme de suivi minimisant une fonction de coût) ou provenir d'une base de données. L'algorithme d'extraction surfacique des rues fait intervenir des contours actifs combinés à une analyse multirésolution afin d'accélérer la convergence de l'algorithme et de minimiser le problème du bruit géométrique. Cette phase de reconstruction comprend deux étapes séquentielles: l'extraction des rues puis le traitement des intersections. Des résultats de l'extraction de réseaux de rues sont présentés afin d'illustrer les différentes phases de la méthode et les perspectives de recherche sont exposées

PETERI, Renaud

RANCHIN, Thierry

I-Revues

Extraction de réseaux de rues à partir d’images satellites
à haute résolution spatiale
Renaud PÉTERI, Thierry RANCHIN
Groupe Télédétection & Modélisation - Ecole des Mines de Paris
Rue Claude Daunesse, B.P. 207 - 06904 Sophia Antipolis cedex, France
renaud.peteri@ensmp.fr,thierry.ranchin@ensmp.fr
Résumé – Cet article traite le problème de l’extraction de réseaux de rues à partir des nouvelles images satellites à haute résolution spatiale.
La méthode proposée se décompose en deux modules séquentiels: un graphe topologiquement correct du réseau de rues est tout d’abord extrait,
puis les rues sont ensuite extraites en tant qu’éléments de surface. Le graphe topologique du réseau peut être extrait de manière automatisée
(par algorithme de suivi minimisant une fonction de coût) ou provenir d’une base de données. L’algorithme d’extraction surfacique des rues fait
intervenir des contours actifs combinés à une analyse multirésolution afin d’accélérer la convergence de l’algorithme et de minimiser le problème
du bruit géométrique. Cette phase de reconstruction comprend deux étapes séquentielles: l’extraction des rues puis le traitement des intersections.
Des résultats de l’extraction de réseaux de rues sont présentés afin d’illustrer les différentes phases de la méthode et les perspectives de recherche
sont exposées.
Abstract – This article addresses the problem of street extraction from new high resolution satellite images. The proposed algorithm is divided
in two sequential modules: a topologically correct graph of the street network is first extracted, and streets are then extracted as surface elements.
The graph of the network is extracted by a following algorithm which minimizes a cost function, or it can come from a street database. The
extraction algorithm makes use of specific active contours (snakes) combined with a multiresolution analysis (MRA) for minimizing the problem
of geometric noise. This reconstruction phase is composed of two steps: the extraction of street segments and the extraction of street intersections.
Results of the street network extraction are presented in order to illustrate the different steps of the method and future prospects are exposed.
1 Extraction de réseaux routiers
1.1 Un bref état de l’art
L’extraction de routes a fait l’objet de nombreux travaux
en traitement d’images et en télédétection depuis une ving-
taine d’années. Cependant, l’extraction automatique ou semi-
automatique de routes est toujours, à cause de sa complexité,
un thème actif de recherche.
Parmi les méthodes existantes, on peut citer la morphologie
mathématique [5], les réseaux de neurones [3], la programma-
tion dynamique [6], les contours actifs [7], les modèles de Mar-
kov [12] ou l’analyse multirésolution [2, 4]. Ces méthodes ex-
ploitent les caractéristiques principales des routes dans l’image
(géométrie, radiométrie,. . .) ainsi que les propriétés sur le ré-
seau (comme la connexité). Certains travaux [2, 11] prennent
en compte le contexte spatial afin de se focaliser sur les régions
qui ont le plus de chance de contenir une route.
La possibilité récente d’avoir des images satellites à haute ré-
solution spatiale (inférieure ou égale au mètre) a relancé l’inté-
rêt pour l’extraction de rues (notamment pour ses applications
dans le domaine urbain). Cette meilleure résolution permet une
localisation plus précise de la rue ainsi que son extraction en
tant qu’élément de surface. En contrepartie, elle engendre une
complexité plus grande de l’image ainsi qu’une augmentation
du bruit géométrique (véhicules, arbres le long des rues, occlu-
sions, . . .).
2 L’approche proposée
2.1 Description
Le but de nos travaux est de fournir une assistance à l’in-
terprète d’images satellites lors de la saisie du réseau de rues,
ainsi que de caractériser le réseau extrait. La méthode proposée
dans ce but est modulaire (Fig. 1).
a priori Comparaison
Graphe Résultats
RéférenceAlgorithme de traitement
Connaissances 
Image
Reconstruction
FIG. 1 – Schéma global de la méthode
Les entrées de l’algorithme, en plus de l’image satellite à
haute résolution, sont des modèles de rues (comme les proprié-
tés des rues définies dans [4]) et les propriétés topologiques du
réseau (comme la connexité).
L’algorithme de traitement a été décomposé en deux parties
séquentielles (similairement à [1]), permettant une extraction
dissociée du graphe représentant le réseau de rues et des rues
en tant qu’objets dans l’image.
Tout d’abord, un graphe topologiquement correct du réseau de
rues est extrait, donnant les relations spatiales entre les dif-
férentes rues ainsi qu’une approximation de leur localisation.
L’étape suivante est la reconstruction du réseau de rues. Du fait
de la haute résolution des images utilisées (moins d’un mètre),
la rue est reconstruite en tant qu’élément de surface. Cette étape
utilise le résultat de l’extraction du graphe topologique du ré-
seau comme initialisation pour la reconstruction surfacique.
Les différents modules composant la méthode sont décrits dans
les paragraphes suivants.
2.2 Module du graphe
Il s’agit lors de ce module d’extraire un graphe topologi-
quement correct du réseau de rues. Cette étape vise à donner
correctement les connexions spatiales entre les différentes po-
lylignes représentant les rues ainsi qu’une information sur leur
localisation dans l’image.
Le graphe peut provenir d’une base de données ou être extrait
de manière automatisée. Dans le second cas, l’algorithme d’ex-
traction du graphe provient des travaux de [1] : un algorithme
de suivi sélectionne le meilleur chemin pour la rue à détecter en
minimisant une fonction de coût. Cette fonction de coût évalue
l’homogénéité de la texture locale dans les directions de pro-
pagation possibles. La robustesse de l’algorithme est assurée
par une optimisation du critère d’homogénéité sur une distance
assez grande. Afin de réduire le bruit géométrique limitant les
performances de l’algorithme, un filtre de lissage peut être ap-
pliqué.
Après cette étape, le graphe extrait est topologiquement cor-
rect mais les différentes polylignes ne sont pas nécessairement
bien recalées et le réseau n’est représenté que de manière li-
néique. A partir du graphe extrait, les polylignes sont alors
échantillonnées et propagées suivant la direction de leur nor-
male afin d’initialiser le module de reconstruction surfacique.
2.3 Module de reconstruction
2.3.1 Description
Le but de ce module est d’extraire les rues comme des élé-
ments de surface à partir du graphe fourni à l’étape précé-
dente. Ce module fait intervenir des contours actifs spécifiques
(snakes) combinés avec une analyse multirésolution (AMR).
L’implémentation du contour actif est basée sur l’algorithme
glouton décrit par [13]. L’utilisation de l’AMR avec la trans-
formée en ondelettes permet d’effectuer une détection multi-
échelles des contours (voir [8]). Elle permet aussi d’accélérer
la convergence de l’algorithme en réduisant l’effet du bruit géo-
métrique (véhicules, marquage au sol,. . .).
Deux étapes séquentielles composent cette phase de recons-
truction : l’extraction des segments de rues avec des bords pa-
rallèles et l’extraction des intersections de rues. En effet, ces
deux objets présentent de trop grandes différences de topologie
et de forme pour être extraits de la même manière. Un cercle
centré sur le nœud du graphe définissant une intersection et en-
globant l’intégralité de l’intersection va différencier le type de
traitement à effectuer (Fig. 2).
2.3.2 Extraction des bords parallèles
Afin d’extraire les portions de rues à bords parallèles, un
nouvel objet a été défini : le DoubleSnake. Il est composé de
deux contours actifs ouverts (appelés brins) possédant les con-
traintes d’évolution des contours actifs simples tout en inter-
agissant pour garder un parallélisme local entre eux. Un nou-
veau terme
 
a été introduit afin de prendre en compte la
notion de parallélisme entre ces deux brins. De plus, ses extré-
mités sont contraintes de minimiser leur énergie en restant sur
le cercle d’intersection.
La fonctionnelle d’énergie du DoubleSnake est définie comme :
 	


 



 

ﬁﬀﬃﬂ 

 

!"$#&%('$)*
,+

 

.- (1)
où i représentent le point i d’un des brins.
 

 et
 

/ﬀﬃﬂ sont des énergies internes qui contrôlent la forme
du DoubleSnake. Une attention particulière est portée sur le
terme d’énergie image  

!"$#0%1'$)* , car c’est ce terme qui va atti-
rer le contour actif vers l’objet à extraire.
Cette énergie image est calculée en utilisant les coefficients
d’ondelettes à différentes résolutions spatiales :
 

! "$#&%('$)*
3254 6 78
!
":9<;>=@?
6
!

6 7
!
!
"/9<;>=@?
6
! (2)
avec
7
8BA
!
!$"
9<;>=@? les coordonnées de la transformée en onde-
lettes et C la résolution pour une analyse dyadique.
Une description plus détaillée des différents termes d’énergie
est décrite dans ([9])
2.3.3 Extraction des intersections
Le traitement des intersections intervient une fois que la phase
d’extraction des contours parallèles est terminée. La structure
de contour actif utilisée (IntersectionSnake) au cours de cette
étape consiste en un contour ouvert initialisé en appariant les
extrémités des DoubleSnakes (voir fig. 2) . Un IntersectionS-
nake a ses extrémités fixes et est contraint à ne jamais sortir du
cercle d’intersection.
DoubleSnake
Intersection snake
Echantillonnage du contour
Sens anti−trigonométrique
0
0
FIG. 2 – Initialisation des contours actifs d’intersection
2.3.4 Déroulement de l’algorithme
La figure 3 représente le déroulement de l’algorithme de re-
construction à partir du graphe du réseau.
A partir de l’image à la résolution originale, une analyse multi-
résolution est effectuée, donnant une série de plans de contexte
et une série de plans d’ondelettes. Les DoubleSnakes évoluent
sur les plans de contexte successifs, de la résolution la plus
basse jusqu’à évoluer sur l’image de résolution initiale. Ainsi,
pour chaque plan de contexte, une énergie image est calculée à
partir du plan d’ondelette associé. La pondération choisie pour
l’énergie image décroît avec la résolution, ceci afin d’éviter de
piéger les contours actifs dans des minima locaux d’énergie
constitués par des pics de bruit.
Une fois que les DoubleSnakes ont tous minimisé leur énergie,
les IntersectionSnakes sont initialisés et leur extraction s’effec-
tue dans le même processus multirésolution. Deux contraintes
s’ajoutent lors de leur évolution : les extrémités sont fixes et
le contour actif doit maintenir une continuité d’ordre
  8
à cha-
cune de ses extrémités avec le brin du contour parallèle qu’il
prolonge.
FIG. 3 – Algorithme de reconstruction
A la fin des différentes itérations, tous les contours actifs se
trouvent alors dans un état d’équilibre.
3 Résultats et perspectives
3.1 Application sur une scène réelle
Le module du graphe étant en cours d’intégration, seul le
module de reconstruction sera illustré dans l’exemple suivant.
FIG. 4 – Image originale avec le graphe
L’image 4 provient du satellite IKONOS qui possède une ré-
solution spatiale de 1 mètre en mode panchromatique. Cette
image comprend une intersection de deux rues principales sur
laquelle le graphe d’entrée (provenant d’une base de données
ou saisi manuellement) a été superposé (figure 4).
Les images 5, 6 et 7 représentent les différentes phases du dé-
roulement de l’algorithme.
Sur l’image 5, les polylignes constituant le graphe d’entrée ont
été échantillonnées puis propagées. Le cercle délimitant la li-
mite entre les deux types de traitement est aussi reporté.
FIG. 5 – Après propagation des polylignes
A l’étape de l’image 6 les portions de rues à bords parallèles
ont été extraites par les DoubleSnake après avoir évolué sur les
différents plans de contexte de la pyramide multirésolution.
FIG. 6 – Après traitement des contours parallèles
Le résultat final d’extraction après le traitement des intersec-
tions est représenté sur l’image 7. Les contours ont été extraits
avec un bonne précision (sauf la « pointe » de l’intersection, en
partie à cause de son faible gradient).
L’utilisation de l’approche multirésolution a permis aux contours
actifs de ne pas être piégés par le bruit géométrique comme le
marquage au sol.
FIG. 7 – Après traitement des intersections
3.2 Conclusion et perspectives
Cet article décrit une nouvelle méthode pour extraire le ré-
seau de rues à partir d’images satellite haute résolution. Un
graphe topologiquement correct du réseau de rues est d’abord
extrait, et les rues sont ensuite extraites comme éléments de
surface. Le graphe du réseau est extrait par un algorithme de
suivi minimisant une fonction de coût [1]. Le module de re-
construction du réseau à partir de son graphe fait intervenir des
contours actifs spécifiques combinés à une analyse multiréso-
lution.
Les travaux visant à accroître la robustesse de l’algorithme sont
en cours, particulièrement dans le cas d’environnements bruités
comme le domaine urbain. L’utilisation des plans d’ondelettes
dérivant de l’AMR afin d’extraire des informations de texture
caractéristiques de la rue pourraient contraindre l’évolution des
contours actifs. De l’information contextuelle comme la pré-
sence de files de voitures ou l’alignement de bâtiments peut
aussi être une aide pour l’extraction.
Enfin, les résultats seront caractérisés par les critères quantita-
tifs de validation définis dans la méthode globale ([10]).
Remerciements
Ce travail a été soutenu par une bourse CNRS/DGA du minis-
tère de la défense. Les auteurs remercient Sylvain Airault de
l’Institut Géographique National pour avoir fourni les sources
de son programme. L’image IKONOS de la zone de Hasselt,
Belgique a été gracieusement fournie par l’entreprise G.I.M.
(Geographic Information Management).
Références
[1] S. Airault and O. Jamet. Détection et restitution automa-
tique du réseau routier sur des images aériennes. Traite-
ment du Signal, 12(2) :189–200, 1995.
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E. Heinrich. Automatic road extraction based on multi-
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ring and Remote Sensing, 65(7) :777–785, 1999.
[3] U. Bhattacharya and S.K. Parui. An improved backpropa-
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in satellite imagery. International Journal of Remote Sen-
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A multiresolution modeling approach for semi-automatic
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Remote Sensing, 66(7) :867–874, 2000.
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of Photogrammetry and Remote Sensing, 50(4) :11–20,
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and A. Baumgartner. Automatic extraction of roads from
aerial images based on scale space and snakes. Machine
Vision and Applications, 12 :23–31, 2000.
[8] S.G. Mallat. A Wavelet Tour of Signal Processing. AP
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[9] R. Péteri, J. Celle, and T. Ranchin. Contours acifs et ana-
lyse multirésolution pour l’extraction de réseaux de rues
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Vision par Ordinateur ORASIS’03, pages 393–401, Gé-
rardmer, France, Mai 2003.
[10] R. Péteri, I. Couloigner, and T. Ranchin. How to assess
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2003. to appear.
[11] R. Ruskoné. Extraction automatique du réseau routier
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versité de Marne-la-Vallée, 1996.
[12] R. Stoica, X. Descombes, and J. Zérubia. A markov
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Technical Report 3923, Rapport de recherche de l’INRIA,
avril 2000.
[13] D.J. Williams and M. Shah. A fast algorithm for active
contours and curvature estimation. In CVIP : Image Un-
derstanding, volume 55, pages 14–26, January 1992.


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