New higher-order active contour models, shape priors, and multiscale analysis : their applications to road network extraction from very high resolution satellite images

par Ting Peng

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Josiane Zerubia.


  • Résumé

    L’objectif de cette thèse est de développer et valider des approches robustes d’extraction semi-automatique de réseaux routiers en zone urbaine dense à partir d’images satellitaires optiques à très haute résolution (THR). Nos modèles sont fondés sur une modélisation par champs de phase des contours actifs d’ordre supérieur (CAOS). Le problème est difficile pour deux raisons principales : les images YHR sont intrinsèquement complexes, et certaines zones des réseaux peuvent prendre une topologie arbitraire. Pour remédier à la complexité de l’information contenue dans les images THR, nous proposons une modélisation statistique multi-résolution des données ainsi qu’un modèle multi-résolution contraint a priori. Ces derniers permettent l’intégration des résultats de segmentation de résolution brute et de résolution fine. De plus, dans le cadre particulier de la mise à jour de réseaux routiers, nous présentons un modèle de forme a priori spécifique, dérivé d’une ancienne carte numérique issue d’un SIG. Ce terme spécifique a priori équilibre l’effet de la connaissance a priori générique apportée par le modèle de CAOS, qui décrit la forme géométrique générale des réseaux routiers. Cependant, le modèle classique de CAOS souffre d’une limitation importante : la largeur des branches dur réseau est contrainte à être similaire au maximum du rayon de courbure des branches du réseau, fournissant ainsi un modèle non satisfaisant dans le cas de réseaux aux branches droites et étroites ou aux branches fortement incurvées et larges. Nous résolvons ce problème en proposant deux nouveaux modèles : l’un contenant un terme additionnel, non local, non-linéaire de CAOS, et l’autre contenant un terme additionnel, non local, linéaire de CAOS. Ces deux termes permettent le contrôle séparé de la largeur et de la courbure des branches, et fournissent une meilleure prolongation pour une même largeur. Le terme linéaire a plusieurs avantages : d’une part il se calcule plus efficacement, d’autre part il peut modéliser plusieurs largeurs de branche simultanément. Afin de remédier à la difficulté du choix des paramètres de ces modèles, nous analysons les conditions de stabilité pour une longue barre d’une largeur donnée décrite par ces énergies, et montrons ainsi comment choisir rigoureusement les paramètres de fonctions d’énergies. Des expériences sur des images satellitaires THR et la comparaison avec d’autres modèles démontrent la supériorité de nos modèles.

  • Titre traduit

    New higher-order active contour models, shape priors, and multiscale analysis : their applications to road network extraction from very high resolution satellite images


  • Résumé

    The objective of this thesis is to develop and validate robust approaches for the semi-automatic extraction of road networks in dense urban areas from very high resolution (VHR) optical satellite images. Our models are based on the recently developed higher-order active contour (HOAC) phase field framework. The problem is difficult for two main reasons : HR images are intrinsically complex and network regions may have arbitrary topology. To tackle the complexity of the information contained in VHR images, we propose a multiresolution statistical data model and a multiresolution constrained prior model. They enable the integration of segmentation results from coarse resolution and fine resolution. Subsequently, for the particular case of road map updating, we present a specific shape prior model derived from and outdated GIS digital map. This specific prior term balances the effect of the generic prior knowledge carried by the HOAC model, which describes the geometric shape of road networks in general. However, the classical of curvature, thereby providing a poor model of networks with straight narrow branches or highly cured, wide branches. We solve this problem by introducing two new models : one with an additional nonlinear nonlocal HOAC term, and one with an additional linear nonlocal HOAC term. Both terms allow separate control of branch width and branch curvature, and furnish better prolongation for the same width, but the linear term has several advantages : it is more efficient from a computational standpoint, and it is able to conditions for a long bar with a given width described by these energies, and hence show how to choose rigorously the parameters of he energy functions. Experiments on VHR satellite images and comparisons with other approaches demonstrate the superiority of our models.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (156 p.)
  • Annexes : Bibliogr. 147-156. Résumés en français et en anglais

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 08NICE4031
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.