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Etude et comparaison des stratégies de reconstruction de surface à partir d’images multi-angles, multi-dates et multi-capteurs

17 Janvier 2022


Catégorie : Doctorant


Contexte :

La génération de modèles numériques de surface (MNS) à partir d’images satellitaires très haute résolution est un problème très largement étudié dans la communauté scientifique et a permis l’élaboration de nombreuses chaînes de traitements automatiques. Cependant, la plupart de ces pipelines sont adaptés à l’exploitation d’images acquises à quelques secondes d’intervalle par un même capteur tandis que le problème de production de cartes de profondeur à partir de nombreuses images acquises à des dates et par des capteurs variés reste peu abordé. De même, la reconstruction de surface en vrai 3D à partir des nuages de points obtenus par corrélation dense est un sujet récent et prometteur pour la production de MNS précis. En effet le maillage 3D permet la reconstruction des surfaces verticales (façades de bâtiments) et ainsi une meilleure gestion des discontinuités des MNS en milieu urbain.

Objectif de la thèse :

L’objectif de cette thèse est d’analyser et de comparer différentes méthodes de mise en correspondance et de reconstruction de surface afin de développer, au sein d’une chaîne de traitements automatique ou semi-automatique, la méthode la plus adaptée pour la génération de modèles 3D à partir d’images multi-dates, multi-angles et multi-capteurs.

Déroulement de la thèse :

Tout d’abord, le doctorant devra étudier les méthodes de reconstruction 3D existantes : Parmi les méthodes qui seront étudiées, les méthodes récentes basées sur une mise en correspondance des images par deep learning feront l’objet d’une attention particulière. Ces méthodes permettent en effet de traiter un grand nombre d’images, que ce soit pour identifier les couples à corréler en fonction de leur ressemblance en chaque point ou pour fusionner les nuages de points obtenus à partir de la corrélation de tous les couples en un maillage 3D. Plusieurs axes de recherche pourront ainsi être éprouvés afin de répondre aux contraintes du problème posé :
- analyse des nappes de corrélation pour la mise en évidence des changements entre les scènes
- sélection d’une image maître et choix des couples d’images par pixel en fonction de la similarité des images
- reconstruction d'une surface en 2.5D ou 3D à partir de la fusion des nuages de points obtenus
Enfin le doctorant devra définir des critères d’évaluation afin de comparer les performances des méthodes les plus adaptées au problème posé. Cette évaluation sera réalisée à travers l’exploitation d’un outil de simulation d’images satellitaires capable de générer des images selon des caractéristiques d’acquisition variées (angles, capteurs, résolution, etc.). Ces simulations seront calculées à partir d’une vérité terrain numérique 3D connue qui permettra ensuite l’analyse précise des résultats issus de la mise en correspondance des images. Les critères d’évaluation ainsi mis en place permettront notamment d’associer une mesure d’incertitude aux produits obtenus selon les différentes méthodes testées.

Directeur de thèse et école doctorale :

M. Bruno Vallet
bruno.vallet@ign.fr
Ecole doctorale Mathématique et Sciences et technologies de l’information (532) Univ. Paris Est

Contacts :

Mme Cyrielle Guérin
CEA/DAM/DIF – 91297 Arpajon cedex
Tél. : 01 69 26 40 00 – cyrielle.guérin@cea.fr