Download or read book ANALYSE DE TEXTURE EN TELEDETECTION written by Mustapha Slimani and published by . This book was released on 1986 with total page 98 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES IMAGES UTILISEES SONT DES SIMULATIONS D'IMAGES SPOT FOURNIES PAR LE CNES. LA TEXTURE EST LA TRADUCTION DE LA STRUCTURE EXISTANT DANS UNE IMAGE. LE BUT DE L'ANALYSE DE TEXTURE EST DE QUANTIFIER L'INFORMATION QUI EXISTE ENTRE UN PIXEL ET SES VOISINS DANS UNE IMAGE. BIBLIOGRAPHIE DES METHODES UTILISEES. SELECTION DE LA METHODE DES MATRICES DE COOCCURENCE ET LA METHODE DES DIFFERENCES STATISTIQUES. SEGMENTATION DES IMAGES CONSTITUEES D'UN CERTAIN NOMBRE DE TYPES DE TEXTURE

Download or read book ANALYSE DE TEXTURE EN TELEDETECTION APPLICATION A LA SEGMENTATION D IMAGES SATELLITES A HAUTE RESOLUTION written by and published by . This book was released on 1986 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Analyse et caract risation de textures d images de t l d tection written by Charfi Olfa and published by Editions Universitaires Europeennes. This book was released on 2015-08-07 with total page 96 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le present ouvrage s'articule autour de trois chapitres afin de cerner la problematique liee aux textures de deux types d'images de teledetection a mode d'acquisition differents. Dans le premier chapitre, nous avons devoile statistiquement la forte correlation des textures qui sont difficilement identifiables par les methodes conventionnelles. A cet effet, dans un second chapitre, plusieurs methodes ont ete utilisees pour extraire l'information essentielle de chaque texture et de leur attribuer des signatures texturales. Les transformations orthogonales ACI, TKL, TO, ont montrees leurs performances pour la decorrelation des textures. Puis, dans un troisieme chapitre, nous avons elabore des bancs de filtres lineaires texturaux permettant d'identifier separement les textures des images. Ces filtres sont concus a partir de la TKL, des filtres de Gabor et de la TO-MGG. Dans le dernier chapitre, des classifieurs intelligents, connus pour leur robustesse pour resoudre le probleme de la discrimination non-lineaire, ont ete utilises. Les reseaux concus sont: FFNN, SVM, QNN. L'evaluation de ces methodes est realisee en termes de taux de classification des textures"

Download or read book Image Texture Analysis written by Chih-Cheng Hung and published by Springer. This book was released on 2019-06-05 with total page 264 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This useful textbook/reference presents an accessible primer on the fundamentals of image texture analysis, as well as an introduction to the K-views model for extracting and classifying image textures. Divided into three parts, the book opens with a review of existing models and algorithms for image texture analysis, before delving into the details of the K-views model. The work then concludes with a discussion of popular deep learning methods for image texture analysis. Topics and features: provides self-test exercises in every chapter; describes the basics of image texture, texture features, and image texture classification and segmentation; examines a selection of widely-used methods for measuring and extracting texture features, and various algorithms for texture classification; explains the concepts of dimensionality reduction and sparse representation; discusses view-based approaches to classifying images; introduces the template for the K-views algorithm, as well as a range of variants of this algorithm; reviews several neural network models for deep machine learning, and presents a specific focus on convolutional neural networks. This introductory text on image texture analysis is ideally suitable for senior undergraduate and first-year graduate students of computer science, who will benefit from the numerous clarifying examples provided throughout the work.

Download or read book Classification d images l aide de l analyse de texture written by Hui Lin and published by . This book was released on 1987 with total page 107 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ETUDE DE LA CLASSIFICATION D'IMAGE EN TELEDETECTION A L'AIDE DE L'INFORMATION SPATIALE (TEXTURE). COMPRESSION DES DONNEES VISANT A REDUIRE LA REDONDANCE DES BANDES MULTISPECTRALES ET A ECONOMISER LE TEMPS DE CALCUL. IMPLANTATION DE TROIS ALGORITHMES DE COMPRESSION ET CHOIX D'UN ALGORITHME APPROPRIE POUR L'ANALYSE DE LA TEXTURE. ALGORITHMES HIERARCHIQUES DE CLASSIFICATION

Download or read book Pointwise Approach for Texture Analysis and Characterization from Very High Resolution Remote Sensing Images written by Minh Tân Pham and published by . This book was released on 2016 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This thesis work proposes a novel pointwise approach for texture analysis in the scope of very high resolution (VHR) remote sensing imagery. This approach takes into consideration only characteristic pixels, not all pixels of the image, to represent and characterize textural features. Due to the fact that increasing the spatial resolution of satellite sensors leads to the lack of stationarity hypothesis in the acquired images, such an approach becomes relevant since only the interaction and characteristics of keypoints are exploited. Moreover, as this technique does not need to consider all pixels inside the image like classical dense approaches, it is more capable to deal with large-size image data offered by VHR remote sensing acquisition systems. In this work, our pointwise strategy is performed by exploiting the local maximum and local minimum pixels (in terms of intensity) extracted from the image. It is integrated into several texture analysis frameworks with the help of different techniques and methods such as the graph theory, the covariance-based approach, the geometric distance measurement, etc. As a result, a variety of texture-based applications using remote sensing data (both VHR optical and radar images) are tackled such as image retrieval, segmentation, classification, and change detection, etc. By performing dedicated experiments to each thematic application, the effectiveness and relevance of the proposed approach are confirmed and validated.

Download or read book TEXTRAN written by Danielle J. Marceau and published by . This book was released on 1990 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Utilisation de transformations locales pour l tude de la texture des images de t l d tection written by Jacques Quach and published by . This book was released on 1979 with total page 118 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Performance Evaluation of Texture Analysis Procedures for Remote Sensing Images written by C.M. Pereira Serrano and published by . This book was released on 1992 with total page 205 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Cartography written by Carlos Bateira and published by BoD – Books on Demand. This book was released on 2012-08-17 with total page 328 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The terrestrial space is the place of interaction of natural and social systems. The cartography is an essential tool to understand the complexity of these systems, their interaction and evolution. This brings the cartography to an important place in the modern world. The book presents several contributions at different areas and activities showing the importance of the cartography to the perception and organization of the territory. Learning with the past or understanding the present the use of cartography is presented as a way of looking to almost all themes of the knowledge.

Download or read book La T l d tection un Outil Pour la Mod lisation Et la Gestion Des Changements Environnementaux written by Association québécoise de télédétection. Congrès and published by [Sherbrooke, Québec] : Centre d'applications et de recherches en télédétection. This book was released on 1993 with total page 944 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book CONTRIBUTION A L ETUDE DE LA TEXTURE EN TELEDETECTION written by Jacky Desachy and published by . This book was released on 1980 with total page 339 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ETUDE DES METHODES DE TRAITEMENT NUMERIQUE D'IMAGES, ORIENTEES VERS LA TELEDETECTION ET L'INFORMATION SPATIALE (TEXTURE). ON S'INTERESSE A L'INFLUENCE DU VOISINAGE D'UN POINT SUR L'INFORMATION SPATIALE EN RECHERCHANT DES PRIMITIVES ADAPTEES A LA CARACTERISATION DE CETTE INFORMATION

Download or read book ANALYSE DE LA TEXTURE DES IMAGES DE REFLECTANCE TERRESTRE written by Didier SARRAT and published by . This book was released on 1977 with total page 248 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DEFINITION DE LA TELEDETECTION, DESCRIPTION D'IMAGES MULTISPECTRALES D'AVION ET DE SATELLITE ET MODES DE TRAITEMENT NUMERIQUE. DEFINITION DE LA TEXTURE, METHODE D'ANALYSE ET RECHERCHE D'UNE SIGNATURE DE TEXTURE. APPLICATIONS DE LA THEORIE DES VARIABLES GENERALISEES A L'ETUDE DE LA TEXTURE D'UNE IMAGE DE LA SURFACE TERRESTRE.

Download or read book Multi scale Texture Analysis of Remote Sensing Images Using Gabor Filter Banks and Wavelet Transforms written by Rahul Ravikumar and published by . This book was released on 2010 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Traditional remote sensing image classification has primarily relied on image spectral information and texture information was ignored or not fully utilized. Existing remote sensing software packages have very limited functionalities with respect to texture information extraction and utilization. This research focuses on the use of multi-scale image texture analysis techniques using Gabor filter banks and Wavelet transformations. Gabor filter banks model texture as irradiance patterns in an image over a limited range of spatial frequencies and orientations. Using Gabor filters, each image texture can be differentiated with respect to its dominant spatial frequency and orientation. Wavelet transformations are useful for decomposition of an image into a set of images based on an orthonormal basis. Dyadic transformations are applied to generate a multi-scale image pyramid which can be used for texture analysis. The analysis of texture is carried out using both artificial textures and remotely sensed image corresponding to natural scenes. This research has shown that texture can be extracted and incorporated in conventional classification algorithms to improve the accuracy of classified results. The applicability of Gabor filter banks and Wavelets is explored for classifying and segmenting remote sensing imagery for geographical applications. A qualitative and quantitative comparison between statistical texture indicators and multi-scale texture indicators has been performed. Multi-scale texture indicators derived from Gabor filter banks have been found to be very effective due to the nature of their configurability to target specific textural frequencies and orientations in an image. Wavelet transformations have been found to be effective tools in image texture analysis as they help identify the ideal scale at which texture indicators need to be measured and reduce the computation time taken to derive statistical texture indicators. A robust set of software tools for texture analysis has been developed using the popular .NET and ArcObjects. ArcObjects has been chosen as the API of choice, as these tools can be seamlessly integrated into ArcGIS. This will aid further exploration of image texture analysis by the remote sensing community.

Download or read book Applicabilit de la texture couleur la diff rentiation des classes d occupation du territoire sur des images satellitales multispectrales written by André Boyer and published by . This book was released on 2010 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La texture est un élément clé pour l'interprétation des images de télédétection à fine résolution spatiale. L'intégration de l'information texturale dans un processus de classification automatisée des images se fait habituellement via des images de texture, souvent créées par le calcul de matrices de co-occurrences (MCO) des niveaux de gris. Une MCO est un histogramme des fréquences d'occurrence des paires de valeurs de pixels présentes dans les fenêtres locales, associées à tous les pixels de l'image utilisée; une paire de pixels étant définie selon un pas et une orientation donnés. Les MCO permettent le calcul de plus d'une dizaine de paramètres décrivant, de diverses manières, la distribution des fréquences, créant ainsi autant d'images texturales distinctes. L'approche de mesure des textures par MCO a été appliquée principalement sur des images de télédétection monochromes (ex. images panchromatiques, images radar monofréquence et monopolarisation). En imagerie multispectrale, une unique bande spectrale, parmi celles disponibles, est habituellement choisie pour générer des images de texture. La question que nous avons posée dans cette recherche concerne justement cette utilisation restreinte de l'information texturale dans le cas des images multispectrales. En fait, l'effet visuel d'une texture est créé, non seulement par l'agencement particulier d'objets/pixels de brillance différente, mais aussi de couleur différente. Plusieurs façons sont proposées dans la littérature pour introduire cette idée de la texture à plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, deux en particulier nous ont intéressés dans cette recherche. La première façon fait appel aux MCO calculées bande par bande spectrale et la seconde utilise les MCO généralisées impliquant deux bandes spectrales à la fois. Dans ce dernier cas, le procédé consiste en le calcul des fréquences d'occurrence des paires de valeurs dans deux bandes spectrales différentes. Cela permet, en un seul traitement, la prise en compte dans une large mesure de la « couleur » des éléments de texture. Ces deux approches font partie des techniques dites intégratives. Pour les distinguer, nous les avons appelées dans cet ouvrage respectivement « textures grises » et « textures couleurs ». Notre recherche se présente donc comme une analyse comparative des possibilités offertes par l'application de ces deux types de signatures texturales dans le cas spécifique d'une cartographie automatisée des occupations de sol à partir d'une image multispectrale. Une signature texturale d'un objet ou d'une classe d'objets, par analogie aux signatures spectrales, est constituée d'une série de paramètres de texture mesurés sur une bande spectrale à la fois (textures grises) ou une paire de bandes spectrales à la fois (textures couleurs). Cette recherche visait non seulement à comparer les deux approches intégratives, mais aussi à identifier la composition des signatures texturales des classes d'occupation du sol favorisant leur différentiation : type de paramètres de texture / taille de la fenêtre de calcul / bandes spectrales ou combinaisons de bandes spectrales. Pour ce faire, nous avons choisi un site à l'intérieur du territoire de la Communauté Métropolitaine de Montréal (Longueuil) composé d'une mosaïque d'occupations du sol, caractéristique d'une zone semi urbaine (résidentiel, industriel/commercial, boisés, agriculture, plans d'eau...). Une image du satellite SPOT-5 (4 bandes spectrales) de 10 m de résolution spatiale a été utilisée dans cette recherche. Puisqu'une infinité d'images de texture peuvent être créées en faisant varier les paramètres de calcul des MCO et afin de mieux circonscrire notre problème nous avons décidé, en tenant compte des études publiées dans ce domaine : a) de faire varier la fenêtre de calcul de 3*3 pixels à 21*21 pixels tout en fixant le pas et l'orientation pour former les paires de pixels à (1,1), c'est-à-dire à un pas d'un pixel et une orientation de 135°; b) de limiter les analyses des MCO à huit paramètres de texture (contraste, corrélation, écart-type, énergie, entropie, homogénéité, moyenne, probabilité maximale), qui sont tous calculables par la méthode rapide de Unser, une approximation des matrices de co-occurrences, c) de former les deux signatures texturales par le même nombre d'éléments choisis d'après une analyse de la séparabilité (distance de Bhattacharya) des classes d'occupation du sol; et d) d'analyser les résultats de classification (matrices de confusion, exactitudes, coefficients Kappa) par maximum de vraisemblance pour conclure sur le potentiel des deux approches intégratives; les classes d'occupation du sol à reconnaître étaient : résidentielle basse et haute densité, commerciale/industrielle, agricole, boisés, surfaces gazonnées (incluant les golfs) et plans d'eau. Nos principales conclusions sont les suivantes a) à l'exception de la probabilité maximale, tous les autres paramètres de texture sont utiles dans la formation des signatures texturales; moyenne et écart type sont les plus utiles dans la formation des textures grises tandis que contraste et corrélation, dans le cas des textures couleurs, b) l'exactitude globale de la classification atteint un score acceptable (85%) seulement dans le cas des signatures texturales couleurs; c'est une amélioration importante par rapport aux classifications basées uniquement sur les signatures spectrales des classes d'occupation du sol dont le score est souvent situé aux alentours de 75%; ce score est atteint avec des fenêtres de calcul aux alentours de11*11 à 15*15 pixels; c) Les signatures texturales couleurs offrant des scores supérieurs à ceux obtenus avec les signatures grises de 5% à 10%; et ce avec des petites fenêtres de calcul (5*5, 7*7 et occasionnellement 9*9) d) Pour plusieurs classes d'occupation du sol prises individuellement, l'exactitude dépasse les 90% pour les deux types de signatures texturales; e) une seule classe est mieux séparable du reste par les textures grises, celle de l'agricole; f) les classes créant beaucoup de confusions, ce qui explique en grande partie le score global de la classification de 85%, sont les deux classes du résidentiel (haute et basse densité). En conclusion, nous pouvons dire que l'approche intégrative par textures couleurs d'une image multispectrale de 10 m de résolution spatiale offre un plus grand potentiel pour la cartographie des occupations du sol que l'approche intégrative par textures grises. Pour plusieurs classes d'occupations du sol un gain appréciable en temps de calcul des paramètres de texture peut être obtenu par l'utilisation des petites fenêtres de traitement. Des améliorations importantes sont escomptées pour atteindre des exactitudes de classification de 90% et plus par l'utilisation des fenêtres de calcul de taille variable adaptées à chaque type d'occupation du sol. Une méthode de classification hiérarchique pourrait être alors utilisée afin de séparer les classes recherchées une à la fois par rapport au reste au lieu d'une classification globale où l'intégration des paramètres calculés avec des fenêtres de taille variable conduirait inévitablement à des confusions entre classes.

Download or read book Earth Resources written by and published by . This book was released on 1982 with total page 824 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Contribution de la texture pour l analyse d images tr s haute r solution spatiale written by Antoine Lefebvre and published by . This book was released on 2011 with total page 280 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les données de télédétection acquises à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) constituent une source d’information importante pour le suivi détaillé des changements d’occupation du sol sur de petites surfaces. Ces données sont particulièrement intéressantes pour les applications dans les milieux urbains et périurbains car elles permettent d’appréhender des changements brusques et irréguliers autant que des modifications subtiles et régulières. Toutefois, l’exploitation d’images à THRS nécessite des développements méthodologiques, les méthodes de détection de changement généralement utilisées pour traiter les images à basse et moyenne résolution n’étant pas adaptées : d’une part l’étendue et la résolution spectrale des capteurs à THRS sont souvent inférieures à celles des autres capteurs, la résolution spectrale des capteurs diminuant avec l’augmentation de leur résolution spatiale. D’autre part, la variabilité spectrale des pixels définissant les classes d’occupation du sol augmente en fonction de la résolution spatiale. Cette thèse présente ainsi une série d’outils méthodologiques qui permettent d’identifier et de caractériser automatiquement des changements affectant de petites surfaces à partir de données à THRS acquises à différentes dates et provenant de différentes sources. Contrairement à la majorité des méthodes utilisées en télédétection, l’originalité des outils présentés ne repose pas exclusivement ou essentiellement sur l’utilisation de l’information spectrale de l’image ; ils reposent surtout sur les propriétés de texture des objets géographiques observés. La texture est caractérisée à partir d’une analyse des coefficients issus d’une décomposition en ondelettes des images. Les outils développés comprennent : une méthode de correction de l’effet de vignettage des photographies aériennes anciennes ; une technique de segmentation d’images ; une méthode d’estimation de l’orientation dominante de motifs texturés ; une méthode de classification ; une méthode de détection de changements. L’ensemble de ces outils a été validé à partir d’exemples synthétiques, puis appliqué sur un secteur périurbain de l’agglomération rennaise afin de détecter les changements d’occupation et d’utilisation des sols à partir de photographies aériennes acquises en 1978 et 2001. Les taux de changement correctement détectés, qui varient de 78 % à 85 %, montrent l’intérêt d’exploiter la texture pour classer des images à THRS. Il est possible de détecter automatiquement différents types de changements et ainsi de distinguer des changements de pratiques culturales et des changements liés à l’artificialisation des sols. Les outils développés dans cette thèse sont génériques et s’appliquent à l’analyse de tout objet texturé. Ainsi nous avons exploité certains outils proposés pour détecter et caractériser des parcelles viticoles ou estimer des mouvements fluides en aéronautique