Détection de flamants roses par processus ponctuels marqués pour l'estimation de la taille des populations

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PDF 01•Descamps(coul)(2007033).pdf 694.9Kb

Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/28809
Title: Détection de flamants roses par processus ponctuels marqués pour l'estimation de la taille des populations
Author: DESCAMPS, Stig; DESCOMBES, Xavier; BÉCHET, Arnaud; ZERUBIA, Josiane
Abstract: Nous présentons dans cet article une nouvelle technique de détection de flamants roses sur des images aériennes. Nous considérons une approche stochastique fondée sur les processus ponctuels marqués, aussi appelés processus objets. Ici, les objets représentent les flamants, qui sont modélisés par des ellipses. La densité associée au processus ponctuel marqué d'ellipses est définie par rapport à une mesure de Poisson. Dans un cadre gibbsien, le problème se réduit à la minimisation d'une énergie, qui est constituée d'un terme de régularisation (densité a priori), qui introduit des contraintes sur les objets et leurs interactions; et un terme d'attache aux données, qui permet de localiser sur l'image les flamants à extraire. Nous échantillonnons le processus pour extraire la configuration d'objets minimisant l'énergie grâce à une nouvelle dynamique de Naissances et Morts multiples, amenant finalement à une estimation du nombre total de flamants présents sur l'image. Cette approche donne des comptes avec une bonne précision comparée aux comptes manuels. De plus, elle ne nécessite aucun traitement préalable ou intervention manuelle, ce qui réduit considérablement le temps d'obtention des comptes.
Description: In this paper, we present a new technique to automatically detect and count breeding Greater flamingos (Phoenicopterus roseus) on aerial photographs of their colonies. We consider a stochastic approach based on marked point processes also called object processes. Here, the objects represent flamingos which are defined as ellipses. The Gibbs density associated with the marked point process of ellipses is defined w.r.t the Poisson measure. Thus, the issue is reduced to an energy minimization, where the energy is composed of a regularization term (prior density), which introduces some constraints on the objects and their interactions, and a data term, which links the objects to the features to be extracted in the image. The prior energy is defined as a sum of local energies for each object. For a given object o, we consider the set S(o) of objects in the current configuration which overlap o. An overlapping coefficient between two objects is defined by the intersection area normalised by the minimum size between the two objects. The local energy, associated to o, is then proportional to the maximum overlapping coefficient between o and any element of S(o). The data term is also defined by a sum local energies over each object in the configuration. The local energy is obtained from the computation of a radiometric distance between pixels in the ellipse, modeling the flamingo, and pixels in the neighborhood of this ellipse....
Subject: Extraction d'objets; modélisation stochastique; processus ponctuels marqués; dynamique de Naissance/Mort; environnement; écologie; flamants roses; Object extraction; stochastic modeling; marked point processes; Birth and Death dynamics; environment; ecology; flamingos
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 2009

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