Earth Observation and Stereo Vision

par Carlo De Franchis

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Jean-Michel Morel.

  • Titre traduit

    Observation de la Terre et stéréoscopie


  • Résumé

    Cette thèse étudie les problèmes posés par l’estimation automatique de modèles numériques d’élévation de la surface terrestre à partir de photographies prises par des satellites. Ce travail a bénéficié d’une collaboration avec le CNES (Centre National d’Etudes Spatiales) sur le développement d’outils de vision stéréoscopique pour Pléiades, le premier satellite d’observation de la Terre capable de produire des paires ou triplets d’images quasi-simultanées. Le premier chapitre de la thèse décrit un modèle simplifié de caméra pushbroom destiné aux satellites d’observation de la Terre, et aborde le problème de la correction des données de calibration en faisant intervenir des mesures externes. Ce chapitre propose un nouvel algorithme pour affiner les paramètres d’orientation du satellite à partir d’un jeu de points de contrôle. Il est utilisable pour tous les satellites munis de caméras pushbroom. Dans le but d’appliquer aux images satellitaires les nombreux algorithmes de mise en correspondance stéréoscopique développés en traitement d’images et en vision par ordinateur, le deuxième chapitre explore l’adaptation de la théorie de la rectification épipolaire aux images prises par des caméras pushbroom. La rectification épipolaire est utilisée habituellement pour réduire la complexité du problème de mise en correspondance stéréoscopique, et permet d’appliquer les algorithmes les plus récents à des images satellitaires. Le chapitre suivant étudie les effets des erreurs de calibration géométrique sur la rectification et propose une méthode pour éliminer leur impact sur la mise en correspondance. Le quatrième chapitre décrit et analyse en détails une implémentation de l’algorithme Semi-Global Matching (SGM), classé actuellement parmi les meilleurs algorithmes de mise en correspondance stéréoscopique. En se fondant sur une réinterprétation récente de SGM, ce chapitre en propose une variante qui permet de réduire d’un facteur cinq son écart en énergie par rapport aux algorithmes de référence pour la minimisation de champs aléatoires de Markov. En assemblant les blocs algorithmiques décrits dans les chapitres précédents, le cinquième chapitre décrit S2P, une chaîne stéréoscopique complète qui produit des modèles numériques d’élévation à partir d’images satellitaires. Un modèle d’évolution de paysage est présenté dans le sixième chapitre comme exemple d’application. Le modèle est utilisé pour simuler numériquement la structure fine du réseau hydrographique sur des modèles numériques d’élévation obtenus à partir d’images prises par Pléiades. Le code source de la chaîne S2P2 est distribué en tant que logiciel open source. Afin d’assurer la reproductibilité des résultats obtenus, les algorithmes implémentés dans S2P sont en cours de publication dans le journal IPOL, accompagnés de descriptions et d’analyses détaillées, de codes sources documentés et de démonstrateurs en ligne.


  • Résumé

    This thesis deals with the problem of computing accurate digital elevationmodels of the Earth's surface from optical images taken by pushbroomobservation satellites. It takes advantage of the collaboration of thedefendant with CNES (the French Space Agency) on the development ofstereo vision tools for Pléiades, the first Earth observation satelliteproducing quasi simultaneous stereo pairs or triplets with small baseline.The first chapter describes a simple pushbroom camera model for observationsatellites orbiting around the Earth and addresses the correction of theacquisition geometry by involving extrinsic information. This chapter proposesa new algorithm to refine the orientation parameters from a set of groundcontrol points, applicable to all pushbroom satellites.With the goal of testing for satellite imaging the thriving exploration ofstereo matching by the computer vision community, the second chapter exploresthe adaptation of the theory of epipolar resampling to pushbroom images.Epipolar resampling is traditionally used in stereo to reduce the matchingcomputational cost, and permits to test for satellite imaging the mostcompetitive computer vision algorithms. The third chapter discusses the effectsof geometric calibration inaccuracies and proposes a method to cancel itsimpact on stereo matching.The fourth chapter analyzes and describes a detailed implementation of theSemi-Global Matching (SGM) algorithm, which is currently among the top-rankedstereo vision algorithms. Based on a recently proposed interpretation of SGM asa min-sum Belief Propagation algorithm, a variant is proposed that allows toreduce by a factor five the energy gap of SGM with respect to referencealgorithms for Markov Random Fields with truncated smoothness terms.By wrapping together the algorithmic blocks described in the previous chapters,the fifth chapter describes S2P, a complete stereo pipeline for producingdigital elevation models from satellite images. As an application, a landscapeevolution model is presented in the sixth chapter. The model is used tosimulate numerically the fine structure of the river networks on digitalelevation models obtained from Pléiades Earth observation images.The source code of the S2P stereo pipeline is distributed as open source. Toensure reproducibility, the algorithms implemented in each step of the S2Ppipeline are submitted to the IPOL journal, with detailed descriptions of thealgorithms, documented source codes and online demonstrations for each block ofthe pipeline.


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