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Diffusion anisotrope et inpainting d'orthophotographies LiDAR mobile

hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
hal.structure.identifierMéthodes d'Analyses pour le Traitement d'Images et la Stéréorestitution [MATIS]
hal.structure.identifierLaboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
dc.contributor.authorBIASUTTI, P
hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
dc.contributor.authorAUJOL, Jean-François
hal.structure.identifierMéthodes d'Analyses pour le Traitement d'Images et la Stéréorestitution [MATIS]
dc.contributor.authorBRÉDIF, Mathieu
hal.structure.identifierLaboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
dc.contributor.authorBUGEAU, Aurélie
dc.date.accessioned2024-04-04T03:14:46Z
dc.date.available2024-04-04T03:14:46Z
dc.date.created2016-04-11
dc.date.conference2016-06-29
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/194089
dc.description.abstractCet article présente un processus pour la production jointe d'orthophotographie de réflectance et de hauteur à très grande résolution (1cm) à partir d'un levé laser mobile. La projection verticale du nuage de points LiDAR sur une grille de pixels 2D, après filtrage des points du sol, génère deux images éparses et bruitées (réflectance et de hauteur). Nous proposons d'en dériver une image dense par diffusion anisotrope couplée à un débruitage par régularisation TV-L 1. De plus, nous adaptons une méthode d'inpainting afin de combler les zones d'occlutation en tirant parti de la reconstruction couplée réflectance/hauteur et d'un a priori d'alignement entre les structures à inpainter.
dc.description.abstractEnThis paper proposes a pipeline for the joint generation of reflectance and height orthophotography at very high resolution (1cm) from a mobile laser scan. The ground projection of the LiDAR point cloud over a 2D pixel grid provides a sparse and noisy image of both channels. We offer to enhance those images by generating a dense image using anisotropic diffusion and TV-L 1 denoising. Moreover , we adapt an inpainting method in order to fill large occlusions by taking advantage of the dense images and an assumption of the alignment between structures to inpaint.
dc.language.isofr
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/
dc.subjectscan laser mobile
dc.subjectroute
dc.subjectorthophotographie
dc.subject.enmobile laser scanning
dc.subject.enlidar
dc.subject.eninpainting
dc.subject.enpipeline
dc.subject.enorthophotography
dc.subject.enroad
dc.titleDiffusion anisotrope et inpainting d'orthophotographies LiDAR mobile
dc.title.enAnisotropic diffusion and inpainting of orthophotographies from mobile LiDAR
dc.typeCommunication dans un congrès
dc.subject.halInformatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
bordeaux.conference.title20ème Congrès national sur la Reconnaissance des Formes et l'Intelligence Artificielle (RFIA 2016)
bordeaux.countryFR
bordeaux.conference.cityClermont-Ferrand
bordeaux.peerReviewedoui
hal.identifierhal-01316487
hal.version1
hal.invitednon
hal.proceedingsoui
hal.conference.end2016-07-01
hal.popularnon
hal.audienceNationale
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//hal-01316487v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Diffusion%20anisotrope%20et%20inpainting%20d'orthophotographies%20LiDAR%20mobile&rft.atitle=Diffusion%20anisotrope%20et%20inpainting%20d'orthophotographies%20LiDAR%20mobile&rft.au=BIASUTTI,%20P&AUJOL,%20Jean-Fran%C3%A7ois&BR%C3%89DIF,%20Mathieu&BUGEAU,%20Aur%C3%A9lie&rft.genre=unknown


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