Sampling, interpolation and detection. Applications in satellite imaging.
Echantillonnage, interpolation et détection. Applications en imagerie satellitaire.
Résumé
This thesis deals with a few of the many issues that arise in the design of a complete computer vision system, from sampling and interpolation, to feature detection and interpretation. The main motivation for addressing these topics was provided by the French center of space studies (CNES), and the design of earth observation satellites, as well as photogrammetry applications and video-surveillance applications at Cognitech Inc.during the final stages of this work, but most subjects are treated with sufficient generality to be of interest for other computer vision systems. In a first part we perform a comparative study of different sampling systems on, a regular grid, which can be either square or hexagonal. We do so by means of an effective resolution measure, which allows to determine the mean amount of useful information contained in each pixel, once the noise and aliasing effects have been discarded. This resolution measure is used to improve the zoom and restoration methods based on total variation minimization. Next the comparative study is continued by analyzing to what an extent each sampling system allows to undo the perturbations of the sampling grid due to the satellite micro-vibrations during image acquisition. After a review of the theoretical limits of this reconstruction problem, we compare the performance of available reconstruction methods with a new one, which is better adapted to the sampling conditions of CNES's systems. In a second part we address the interpolation of digital terrain modelsin two partocular cases: the interpolation of level curves, and of those regions where a stereo-pair correlation method failed to provide a reliable height information. We study the links of classical methods used in the geoscience literature, such as Kriging and geodesic distance, with the AMLE method, and we propose and extension of the axiomatic interpolation theory leading to the latter. Finally, an experimental evaluation allows us to conclude that a new combination of Kriging and AMLE provides in general better interpolations for terrain models. At last we consider the automatic detection of alignments and their vanishing points in digital images. Since they can be used both for constructing elevation models in urban areas, and for solving photogrammetry and camera calibration problems. Our approach is based on Gestalt theory and its computational implementation recently proposed by Desolneux-Moisan-Morel using the Helmholtz principle. The result is a parameterless vanishing point detector which doesn't require any a priori information about the image or the camera calibration parameters.
Cette thèse aborde quelques-uns des problèmes qui surviennent dans la conception d'un système complet de vision par ordinateur : de l'échantillonnage à la détection de structures et leur interprétation. La motivation principale pour traiter ces problèmes a été fournie par le CNES et la conception des satellites d'observation terrestre, ainsi que par les applications de photogrammétrie et vidéo-surveillance chez Cognitech, Inc. pendant les étapes finales de ce travail, mais les techniques développées sont d'une généralité suffisante pour présenter un intérêt dans d'autres systèmes de vision par ordinateur. Dans une première partie nous abordons une étude comparative des différents systèmes d'échantillonnage d'images sur un réseau régulier, soit carré soit hexagonal, à l'aide d'une mesure de résolution effective, qui permet de déterminer la quantité d'information utile fournie par chaque pixel du réseau, une fois que l'on a séparé les effets du bruit et du repliement spectral. Cette mesure de résolution est utilisée à son tour pour améliorer des techniques de zoom et de restauration basées sur la minimisation de la variation totale. Ensuite l'étude comparative est poursuivie en analysant dans quelle mesure chacun des systèmes permet d'éliminer les perturbations du réseau d'échantillonnage dues aux micro-vibrations du satellite pendant l'acquisition. Après une présentation des limites théoriques du problème, nous comparons les performances des méthodes de reconstruction existantes avec un nouvel algorithme, mieux adapté aux conditions d'échantillonnage du CNES. Dans une deuxième partie nous nous intéressons à l'interpolation de modèles d'élévation de terrain, dans deux cas particuliers: l'interpolation de lignes de niveau, et l'étude des zones dans lesquelles une méthode de corrélation à partir de paires stéréo ne fournit pas des informations fiables. Nous étudions les liens entre les méthodes classiques utilisées en sciences de la terre tels que Krigeage ou distances géodésiques, et la méthode AMLE, et nous proposons une extension de la théorie axiomatique de l'interpolation qui conduit à cette dernière. Enfin une évaluation expérimentale permet de conclure qu'une nouvelle combinaison du Krigeage avec l'AMLE fournit les meilleures interpolations pour les modèles de terrain. Enfin nous nous intéressons à la détection d'alignements et de leurs points de fuite dans une image, car ils peuvent être utilisés aussi bien pour la construction de modèles d'élévation urbains, que pour résoudre des problèmes de photogrammétrie et calibration de caméras. Notre approche est basée sur la théorie de la Gestalt, et son implémentation effective récemment proposée par Desolneux-Moisan-Morel à l'aide du principe de Helmholtz. Le résultat est un détecteur de points de fuite sans paramètres, qui n'utilise aucune information a priori sur l'image ou la caméra.
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