Thèse de doctorat en Signal et images
Sous la direction de Jean-Marie Nicolas.
Soutenue en 2007
à Paris, ENST .
Cette thèse présente une méthode de reconstruction 3D de bâtiments à empreinte à angles droits et à toit plat par morceaux, à partir d images interférométriques RSO (RADAR à synthèse d’ouverture) haute résolution en bande X provenant du capteur RAMSES (ONERA). De part l acquisition en visée latérale et la nature électromagnétique de l onde RADAR, les images RSO sont très différentes des images optiques et difficilement interprétables. C est pourquoi une analyse géométrique et phénoménologique des images RSO est tout d abord effectuée. Cette analyse permet de comprendre l origine des primitives utilisées lors de la reconstruction. Pour réduire le chatoiement, les images RSO sont tout d’abord filtrées. Le filtre non paramétrique mean shift est introduit en imagerie RSO et étendu à l image de cohérence. L extraction des primitives est ensuite effectuée grâce à des algorithmes basés sur la transformée de Hough. La méthode de reconstruction utilise la gestion d hypothèses car l ensemble des primitives extraites ne suffit généralement pas à décrire le bâtiment complètement. Pour cela le bâtiment est décomposé de façon hiérarchique par un ensemble d éléments (façade, toit etc…). La gestion d’hypothèses permet de générer l ensemble des hypothèses de bâtiments à partir des primitives extraites. Ensuite, les hypothèses générées sont validées ou rejetées par la détection des incompatibilités géométriques et interférométriques. Enfin, un classement des hypothèses validées est effectué. En perspective, les contributions apportées dans cette thèse sont mises en avant en montrant leur adaptabilité à d’autres données (polarimétrie, meilleure résolution).
3D building reconstruction in high resolution SAR interferometry : an hypotheses management approach
This PhD thesis presents a 3D reconstruction method for buildings with right angled footprint and flat by pieces roof from high resolution, X-Band, interferometric SAR (Synthetic Aperture RADAR) images from the RAMSES sensor (ONERA). Due to the side view angle acquisition and the electromagnetic characteristics of the RADAR wave, SAR images are visually very different from optical images and hardly understandable. That is why a geometrical and phenomenological analysis of SAR images is first carried out. This analysis enables to understand the origin of the features used during the reconstruction. First, to reduce the speckle, SAR images are filtered. The non parametric mean shift filter is introduced in SAR imagery and extended to the coherence image. The feature extraction is then performed using algorithms based on the Hough transform. The reconstruction algorithm uses the hypotheses management because the extracted feature set is not sufficient to completely describe the building. The building is hierarchically split by a set of elements (frontages, roof…). A semantic is then introduced to describe the buildings. Hypotheses management consists first to generate all the building hypotheses that could fit the extracted features. Then a validation step is performed by detecting geometric and interferometric incompatibilities. In prospect, the main contributions of this thesis are highlighted by showing their adaptability to other data sets (polarimetric, finer resolution).
Cette thèse a donné lieu à une publication en 2007 par École nationale supérieure des télécommunications à Paris
Reconstruction 3D de bâtiments en interférométrie RSO haute résolution : approche par gestion d'hypothèses
Cette thèse a donné lieu à une publication en 2007 par [CCSD] à Villeurbanne
Reconstruction 3D de bâtiments en interférométrie RSO haute résolution : approche par gestion d'hypothèses