Classification d'images - Cas de la télédétection...

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation d'images

Cas de la télédétection - Classi�cation multirésolution

Pierre Gançarski

ICube

CNRS - Université de Strasbourg

2013

Pierre Gançarski Analyse urbaine et télédétection 1/28

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

Multistratégie

Multirésolution

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

Multistratégie

Multirésolution

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Approche multiresolution

Approches classiques

Regrouper des objets à un niveau d'analyse pour former les objets

au(x) niveau(x) supérieur(s)

=⇒ Comment choisir les objets à regrouper : risque d'explosion

combinatoire

Approche descendante

Simuler le processus d'interprétation visuel

Guidée par des connaissances du domaine : utilisation de

critères thématiques structurants (élongation, ...) dans la

création des régions

Guidée par l'expert : reproduction du �geste� de segmentation

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution

Principe

1 Segmentation de l'image (à la résolution r) guidée par

l'expert :pour chaque cluster de régions

Demander à l'expert de guider la segmentation d'une (ouplusieurs) régions correspondant à un type donnéRecopier son geste sur l'ensemble des objets de même type.

2 Clustering multirésolution des segments en c clusters (en

utilisant la résolution r + 1)

3 Projection des régions (regroupées en c clusters) dans la

résolution r + 1 (servira d'entrée de la étape r + 1)

4 Retour en 1

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Classi�cation multi-résolution : schéma général

Segmentation

Example-based segmentation

Multiresolution clustering

Multiresolution clustering

Input Output

Resolution R1

Segmentation result

Segmentation result

Segmentation result

Clustering result

Clustering result

Process

3

3

1

1

1

2

2

Step 1

Step 2

Step n

ImageI1

Resolution R2 ImageI2

Resolution Rn ImageIn

SI ,1

SI ,2

SI ,nSn

Segmentation S2

Segmentation S1

Example-based segmentation

Example-based segmentation

Example-based segmentation

Example-based segmentation

Example-based segmentation

Example-based segmentation

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : segmentation

Segmentation non supervisée

Segmenter �globalement� une image est di�cile :

suivant les types d'objets, leur �représentation� dans l'imagepeut être di�érentePar exemple, la taille des segments, seuil sur les réponsesradiométriques, etc.

→ Paramétrer un algorithme global est quasi-impossible

Proposition : Segmentation guidée

Pour chaque type d'objets, demander à l'expert de guider la

segmentation d'une (ou plusieurs) régions correspondant à un

type donné

Recopier son geste sur l'ensemble des objets de même type.

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : segmentation guidée

Idée

Utilisation des clusters précédement calculé

Utilisation d'un algorithme de segmentation facile à guider :

Arbre binaire de partition

Segmentation guidée (étape r)

Pour chaque cluster ci dé�ni à l'étape r − 1

1 Demander à l'expert de segmenter un des segments projetés

depuis la résolution r − 1 en jouant sur l'arbre de partition

2 �Recopier� son geste sur l'ensemble des segments projetés du

cluster ci

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Classi�cation multi-résolution : segmentation guidée

Segmentation

Interactive Tree-cut

Input

Output

Process

1

3

Segmentations hierarchy Binary Partition tree Segmentations

hierarchy Binary Partition treeSegmentations hierarchy Binary Partition tree

Binary Partition tree Binary Partition tree Binary Partition tree

BPT computation

Tree-cut learning

BPT computation BPT computation

Automatic Tree-cut2 3 3 Automatic Tree-cut3

Segmentation Segmentation

Reproduction du geste

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Classi�cation multi-résolution : segmentation guidée

Input

Resolution R ImageI Segmentation

resultSI

Example-based segmentation

Example-based segmentation

Example-based segmentation

Output

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : clustering des régions

Types des régions

Comment créer les di�érents �types� de régions sans aucune

indication sur leurs vraies natures (= classes thématiques)

Clustering multirésolution

Idée : Utiliser la résolution r + 1 pour classi�er les segments

extraits à la résolution r

→ Utilisation de leur composition radiométrique à la résolution

r + 1

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : clustering des régions

Image 1Resolution R1

Segmentation

Image 2Resolution R2

Clustered Image

100%

C10%

50%

C2 C3 C4 C5 C6

Region Image100%

C10%

50%

C2 C3 C4 C5 C6

100%

C10%

50%

C2 C3 C4 C5 C6

100%

C10%

50%

C2 C3 C4 C5 C6

Final clustered Image Resolution R1

Segmentation Algorithm

ClusteringAlgorithm

HistogramComputation

ClusteringAlgorithm

Input OutputProcess

1

2

3 4

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Classi�cation multi-résolution : données

10 m 2m

0,60cm

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : vérités terrain

10 m 2m

0,60cm

Source : Anne Puissant (LIVE)

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : résultats à 10m

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : résultats à 2m

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : résultats à 60cm

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : résultats à 10m sur un crop

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : résultats à 2m sur un crop

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

Classi�cation multi-résolution : résultats à 60cm sur un crop

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1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Contexte Analyse d'images de télédétection Avancées récentes Intégration de connaissances Approche multitemporelle Perspectives

1 Contexte

2 Analyse d'images de télédétection

3 Avancées récentes

4 Intégration de connaissances

5 Approche multitemporelle

6 Perspectives

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Fin de la deuxième partie

à suivre

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