Correction des effets de relief

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les outils de l’imagerie stéréoscopique « standard » aux spécificités de Sieleters, en particulier la disponibilité de plusieurs centaines d’images de la même scène. Il s’agira ensuite d’utiliser les informations ainsi obtenues pour améliorer le recalage des images, en affinant à la fois le modèle numérique d’élévation et les mesures d’attitude du porteur (vitesse, hauteur sol, roulis, lacet et tangage) fournies par une centrale inertielle. On obtiendra ainsi un outil de recalage robuste et précis. Toutefois, cet outil ne pourra évidemment pas être parfait : le travail de thèse consistera aussi à en évaluer les limites, afin de quantifier l’effet sur les images finales des défauts de recalage. Pour mener à bien l’ensemble de ce travail, le doctorant disposera dès le début de sa thèse d’images expérimentales aéroportées prises avec un instrument fonctionnant dans le domaine visible, ainsi que des données d’attitude et de navigation du porteur associées, en attendant la mise en service de l’instrument Sieleters en 2013. Si nécessaire, des mesures complémentaires pourront être envisagées. Méthodologie Pour répondre au défi technologique de l’ONERA, l’étudiant s’appuiera sur des développements précédents de l’équipe. Notamment en ce qui concerne la fiabilité et précision en stéréoscopie [4], que dans notre cas est couplée à la difficulté additionnelle que les blocs à mettre en correspondance sont contaminés par des patterns d’interférométrie différents. Pour une bonne modélisation mathématique du problème, on tiendra en compte l’irrégularité induite dans l’échantillonnage des interférogrammes par la variabilité du terrain, un problème qui a déjà été étudié par l’équipe en collaboration avec le CNES, aussi bien dans le cadre de l’interférométrie que dans le cadre stéréoscopique [3]. Profil du candidat Le candidat aura une formation en Mathématiques Appliquées au Traitement d’Images et un goût particulier pour • la modélisation physique et mathématique des instruments de capture d'images • la mise en œuvre informatique d'algorithmes de traitement d'images Bibliographie [1] Présentation des instrumentaux CaHyD, Sieleters, et d’autres fruits de la collaboration Onera/Institut d’optique dans le domaine de la spectroscopie par transformée de Fourier statique. http://teledetection.ipgp.fr/sfth/documents/SFTH_5.5_Guerineau.pdf
[2] M. Bryson, M. Johnson-‐Roberson et S. Sukkarieh, « Airborne Smoothing and Mapping using Vision and Inertial Sensors », 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation Exemple d’estimation d’un modèle numérique de terrain à partir d’une caméra et d’une central inertielle. [3] J. Caron, “Irregular Sampling Restoration. Theory and applications to satellite images and signals.,” Universitée de Picardie -‐ S. Durand & A. Almansa (Dir.), 2012. http://perso.telecom-‐paristech.fr/~almansa/julien.caron/phd_thesis-‐v4.pdf [4] N. Sabater, “Reliability and accuracy in stereovision : application to aerial and satellite high resolution images,” Ecole Normale Supéerieure de Cachan -‐ JM. Morel & A. Almansa (Dir.), 2010. http://tel.archives-‐ouvertes.fr/tel-‐00505143 [5] A. Criminisi, S. B. Kang, R. Swaminathan, R. Szeliski, and P. Anandan, “Extracting layers and analyzing their specular properties using epipolar-‐plane-image analysis,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 97, no. 1, pp. 51-‐85, Jan. 2005. doi:10.1016/j.cviu.2004.06.001 [6] E. Bughin, “Towards automated, precise & validated vectorisation of disparity maps in urban satellite stereoscopy,” Ecole Normale Supérieure de Cachan -‐ A. Almansa (Dir.), 2011. http://tel.archives-‐ouvertes.fr/tel-‐00653875 [7] J. Delon and B. Rougé, “Small Baseline Stereovision,” Journal of Mathematical Imaging and Vision, vol. 28, no. 3, pp. 209-‐223, Jul. 2007. doi:10.1007/s10851-‐007-‐0001-‐1 [8] Y. Ferrec, J. Taboury, Hervé Sauer, P. Chavel, P. Fournet, C. Coudrain, J. Deschamps, and J. Primot. “Experimental results from an airborne static Fourier transform imaging spectrometer,” Applied Optics, 50(30):5894, October 2011. ISSN 0003-‐ 6935. doi: 10.1364/AO.50.005894.
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