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Conference Proceeding: Parameter Estimation for Marked Point Processes. Application to Object Extraction from Remote Sensing Images.
Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition, 7th International Conference, EMMCVPR 2009, Bonn, Germany, August 24-27, 2009. Proceedings; 01/2009 -
Article: Estimation des paramètres de modèles de processus ponctuels marqués pour l'extraction d'objets en imagerie spatiale et aérienne haute résolution
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ABSTRACT: Dans le but d'extraire des réseaux d'objets à partir d'images de télédétection haute résolution, une technique fondée sur une modélisation par processus ponctuels marqués a montré sa pertinence pour résoudre ce type de problème. La particularité de cette technique est qu'elle permet de représenter les objets de l'image par un ensemble de formes géométriques qui interagissent entre elles. Cette modélisation est gouvernée par deux types d'énergies : une énergie d'attache aux données qui lie les objets à l'image traitée, et une énergie de régularisation qui contrôle le recouvrement entre les objets. Certains paramètres incorporés dans ce modèle doivent être ajustés automatiquement en fonction de l'image traitée an d'assurer une extraction non supervisée des objets. Pour ce faire, nous étudions les méthodes d'estimation des paramètres impliqués dans cette modélisation. Nous entamons, d'abord, une étude dans le cas des données complètes, lorsque l'ensemble des objets de l'image est supposé connu. Nous abordons ensuite le problème d'estimation dans le cas où l'ensemble des objets de l'image est effectivement inconnu et nous proposons une méthode d'estimation fondée sur une version stochastique de l'algorithme Espérance-Maximisation. Nous validons, dans un premier temps, cette méthode d'estimation sur un modèle simple de processus ponctuels marqués pour lequel les objets sont de forme circulaire. Ensuite, nous l'étendons à des formes géométriques plus générales, telles que les ellipses et les rectangles. Nous abordons ainsi plusieurs applications ; à savoir l'extraction des flamants roses, des houppiers d'arbres, des bateaux dans un port maritime, de la trace au sol du bâti ainsi que la détection de tente de réfugiés. -
Article: Parameter estimation for a marked point process within a framework of multidimensional shape extraction from remote sensing images
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ABSTRACT: Previously, an estimation method based on the Stochastic Expectation-Maximization algorithm was studied and proved its relevance for estimating the parameters of a marked point process model in order to achieve unsupervised feature extraction from remote sensing images. This method was only applied to a simple model of a marked point process of circles. In this paper, we extend the proposed estimation method to multidimensional shapes such as ellipses and rectangles. Different types of objects have been extracted: flamingos, tree crowns, boats, and building footprints. Furthermore, some prior constraints corresponding to the alignment of boats as well as the alignment of buildings are introduced.Proceedings of ISPRS Technical Commission III Symposium on Photogrammetry Computer Vision and Image Analysis (PCV 2010). -
Article: Estimation des paramètres de processus ponctuels marqués dans le cadre de l'extraction d'objets en imagerie de télédétection
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ABSTRACT: L'article étudie le problème de l'estimation des paramètres d'un processus ponctuel marqué modélisant un réseau d'objets dans une image. L'objectif est de mettre en oeuvre des méthodes d'extraction automatique des objets dans des images de télédétection. L'estimation des paramètres du processus est menée dans le cas de données incomplètes, où la configuration des objets dans l'image n'est pas connue. Les paramètres du modèle, ainsi que la configuration des objets, sont alors estimés conjointement. Une approximation stochastique de l'algorithme Expectation-Maximization, basée sur la pseudo-vraisemblance du processus ponctuel, est proposée. Finalement, les résultats d'estimation et d'extraction obtenus à partir d'une image synthétique sont présentés.
