Unsupervised marked point process model for boat extraction and counting in harbors from high resolution optical remotely sensed images

Abstract

Les modèles de processus ponctuels marquès ont été appliqués avec succès pour l'extraction d'objets à partir d'images optiques de télédétection à haute résolution lors de la dernière décennie. Les modèles se composes typiquement de deux types de termes d'énergie : un terme de données qui reflète la fidélité des configurations à l'image d'entrée et un terme qui intègre des connaissances a priori sur les objets à extraire. Dans cet article, nous traitons le problème de l'extraction des bateaux dans des ports. C'est un problème difficile en raison de la répartition particulière des objets dans ce cas. Nous décrivons un modèle de processus ponctuel marquè à base d'ellipses développé auparavant, pour lequel nous déterminons automatiquement l'un de ses principaux paramètres. Nous présentons quelques-uns des inconvénients de ce modéle en raison des contraintes dures imposées, que nous relaxons ensuite pour rendre le nouveau modèle plus général.