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12 novembre 2019

[stage Télécom Paris/ONERA] Régularisation adaptative en tomographie SAR


Catégorie : Stagiaire


Contexte

L'étude de la surface terrestre présente des applications dans une grande variété de domaines allant des géo-sciences au suivi des activités humaines. Pour différentes problématiques, des techniques d'imagerie adaptées peuvent être utilisées. L'imagerie SAR est un certain type d'imagerie RADAR pouvant fournir des images de résolution variable: de la dizaine de mètres à la dizaine de centimètre pour les capteurs haute résolution.

Cette technique présente plusieurs avantages par rapport à une acquisition optique. Ainsi, comme le capteur est actif, il ne dépend pas de l'illumination de la scène. D'autre part, l'onde électromagnétique émise n'est pas stoppée par les nuages. Des images SAR peuvent donc être acquises à tout moment et dans n'importe quelle condition atmosphérique. Par ailleurs, l'utilisation de plusieurs images SAR peut permettre d'accéder au relief d'une zone et, selon la résolution du capteur, de reconstruire la topographie d'une région voire de représenter des bâtiments en trois dimensions.

La technique de tomographie SAR consiste à combiner plusieurs acquisitions obtenues à des positions légèrement différentes pour retouver l'information 3D de la scène observée. L'information de phase des images permet de calculer la différence de chemin optique entre les différentes acquisitions et d'effectuer une séparation des réflecteurs en fonction de leur hauteur dans la case radar [1].
Cette opération de dé-mélange de l'information par l'utilisation de plusieurs images SAR est généralement désignée sous le nom de tomographie SAR [1].

Objectif

Depuis une dizaine d'années, différentes techniques ont été proposées pour améliorer la résolution obtenue par tomographie SAR. Cependant, les paysages urbains denses présentent des distributions de réflecteurs pouvant vite varier à travers l'image ce qui peut empêcher l'utilisation de certaines techniques efficaces. Une récente approche [2] a produit des résultats prometteurs en intégrant l'information de voisinage lors de la séparation des réflecteurs en 3D. Si cette approche est capable de favoriser des structures composées de plans verticaux et horizontaux, on peut toutefois lui reprocher son manque de flexibilité par rapport à l'orientation des bâtiments observés.

L'objectif de ce stage est d'améliorer l'approche présentée en [2] en ajoutant une information d'orientation dans la reconstruction 3D. Pour l'instant, la fonction de coût à minimiser est basée sur la norme quadratique du gradient de l'amplitude de la scène. Le calcul du gradient est fait selon les axes x,y et z mais ne tient pas compte de la vraie orientation des façades. Une modification simple de l'algorithme serait d'estimer pour chaque pixel dans les images SAR l'orientation principale des bâtiments puis de modifier l'orientation des gradients en chaque point de l'espace.

Différentes stratégies peuvent être considérées pour segmenter l'orientation des façades. Une approche image pourrait s'intréresser au signal en amplitude des images SAR 2D tandis qu'une approche signal pourrait décomposer les façades par tranche de hauteur. La modification du gradient se fera simplement par la modification d'une matrice de différence finie.

Les résultats obtenus seront comparés à des méthodes de l'état de l'art déjà existantes dans l'équipe. L'utilisation d'images simulées dont la vérité terrain est connue permettra de quantifier les performances des différentes méthodes.
Ces performances pourront être comparées aux performances obtenues sur données réelles pour lesquelles une vérité terrain est disponible.

Déroulement


Le stage se déroulera au sein de l'équipe IMAGES (Image, Modélisation, Analyse, Géométrie et Synthèse) du Département IDS (Image, Données, Signal) de Telecom Paris, laboratoire LTCI. Il sera encadré par Florence Tupin (professeur à Télécom Paris), Loïc Denis (maître de conférences à Télécom Saint-Etienne), en collaboration avec l'ONERA (Flora Weissgerber, Abigael Taylor).

Après une phase bibliographique pour se familiariser avec la technique de tomographie radar, des approches classiques seront mises en oeuvre et évaluées (codes disponibles). Le coeur du stage sera consacré à la prise en compte d'informations structurelles pour améliorer la régularisation imposée dans la reconstruction tomographique selon les stratégies exposées ci-dessus.

Ce sujet de stage pourra éventuellement être poursuivi en thèse.


Profil recherché

Ce sujet nécessite de bonnes connaissances en traitement d'image et du signal et en programmation et des connaissances de base en physique. Un intérêt pour la mise en oeuvre (programmation Matlab et /ou C/C++) des méthodes sur des données réelles est indispensable.

Le candidat sera en dernière année d'école d'ingénieur ou en M2.

Début du stage : à partir de Mars 2020.

Contacts

florence.tupin@telecom-paristech.fr

loic.denis@univ-st-etienne.fr

flora.weissgerber@onera.fr

abigael.taylor@onera.fr

 

 

Références

[1] A. Reigber and A. Moreira, "First demonstration of airborne SAR tomography using multibaseline
L-band data," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 38,
pp. 2142-2152, Sep. 2000.

[2] C. Rambour, L. Denis, F. Tupin, and H. M. Oriot, "Introducing Spatial Regularization
in SAR Tomography Reconstruction," IEEE Transactions on Geoscience and Remote
Sensing, pp. 1-18, 2019.

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