RECALAGE IMAGE SPOT / CARTE ROUTIERE
Michel ROUX, Jaime LOPEZ-KRAHE, Henri MAÎTRE
TELECOM PARIS, Département IMAGES
46 rue Barrault, 75634 PARIS Cedex 13, FRANCE
tél : (33 1) 45 81 72 04, fax : (33 1) 45 81 37 94
RESUME : cet article présente une méthode originale pour le recalage d’une carte et d’une image
SPOT, basée sur la mise en correspondance de primitives de haut niveau : les zones urbaines et les
carrefours. La mise en correspondance est réalisée suivant le principe de génération et propagation
d'hypothéses : les zones urbaines, peu nombreuses dans les images, permettent d'engendrer des
hypothéses de déformation entre les images, chaque hypothése est ensuite propagée et évaluée gráce
aux nouveaux appariements qu'elle a engendrés.
I. INTRODUCTION
Le recalage d'images multi-sources est une opération
fondamentale en télédétection. En particulier, le recalage d'une
image satellitaire sur une carte est la première étape de
nombreuses applications : mise-à-jour de cartes, navigation
assistée, création de bases de données cartographiques...
Le recalage est généralement réalisé par un opérateur
humain, et les méthodes automatiques qui ont été proposées ne
permettent que le recalage d'images représentant
approximativement la méme scéne [6,15]. La recherche d'une
petite scéne provenant d'une source dans une vue trés large
provenant de la seconde source est un probléme sensiblement
différent, pour lequel peu de solutions ont été proposées
jusqu'à présent [2,9].
Cet article présente une méthode originale pour le recalage
d'une carte et d'une image SPOT. Cette méthode est basée sur
la mise en correspondance de primitives de haut niveau : les
zones urbaines et les carrefours. Elle a été appliquée avec
succès à la localisation de petites cartes (IOkm x 10km) dans
une grande image SPOT panchromatique = de
3000 x 3000 pixels (i.e. 30kmx 30km). L'utilisation de
structures de haut niveau, plutót que des primitives
élémentaires comme les segments, a permis de développer une
méthode efficace de mise en correspondance basée sur le
principe de génération et propagation d'hypothéses : les zones
urbaines, peu nombreuses dans les images permettent
d'engendrer des hypothéses de déformation entre les images,
chaque hypothése est ensuite propagée et évaluée gráce aux
appariements qu’elle a engendrés entre carrefours et
agglomérations des deux images.
Dans le chapitre 2 de cet article, sont présentées les
diverses procédures qui permettent d'extraire les zones
urbaines et les carrefours des images SPOT et des cartes
numérisées. Le chapitre 3 décrit le processus de mise en
correspondance des primitives. Les résultats obtenus sont
présentés dans le chapitre 4.
II. DÉTECTION DES PRIMITIVES
IL1 Images SPOT
II.1.1 Choix des images
Pour des applications cartographiques, trois éléments
sont primordiaux pour le choix des images SPOT, ce sont le
mode d'analyse, l'angle de prise de vue et le niveau de
prétraitement.
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Mode d'analyse : la détection des routes dans les images
SPOT nécessite la résolution la plus fine, laquelle est donnée
par le mode panchromatique P avec 10m/pixel.
Angle de prise de vue : la visée verticale permet d'éviter les
problémes de perspective et assure la méme taille pour chaque
pixel.
Niveau de prétraitement : le niveau 1A, qui n'a pas été
rééchantillonné, est le mieux adapté au traitement des images.
Les niveaux 1B et 2A peuvent étre utilisés pour effectuer un
recalage automatique, mais l'obtention de ces images à partir
de l'image de niveau 1A suppose la connaissance à priori des
données ancillaires du satellite SPOT. Par ailleurs la
dégradation du signal dû au rééchantillonnage rend les
opérations de détection des primitives moins efficaces.
II.1.2 Les zones urbaines
Dans les images SPOT, les zones urbaines apparaissent
comme des régions fortement texturées, de type "poivre et sel",
qui s'opposent aux zones relativement homogènes
correspondant principalement aux champs et aux forêts. La
méthode d’extraction qui a été développée s’inspire des travaux
de Serendero [19], basés sur les outils élémentaires de la
morphologie mathématique [20].
Les pics clairs et sombres qui composent ces zones
texturées sont mis en évidence par la différence entre la
fermeture et l’ouverture morphologiques appliquées à l’image
originale. Un filtre séquentiel alterné (i.e., une succession de
fermetures et d'ouvertures de taille croissante) permet de
regrouper ces pics dans des zones homogènes et d’éliminer les
lignes isolées. Les zones urbaines sont obtenues ensuite par
seuillage de l'image. Le résultat de cette procédure est une
image binaire, où chaque objet représente une agglomération.
II.1.3 Les routes
Dans les images SPOT, le réseau routier apparait
principalement comme une réseau de lignes claires sur fond
sombre de largeur généralement inférieure ou égale à 3 pixels.
Contrairement aux images aériennes, oü la largeur des routes,
lorqu'elle est supérieure à 3 ou 4 pixels, permet l'utilisation de
méthodes ^ basées sur la detection de contours
antiparalléles [17] ou sur la détection de texture [13], la plupart
des méthodes d'extraction de routes sur les images SPOT
utilisent des détecteurs de lignes [4].
Parmi les différents opérateurs dédiés à l'extraction de
réseau linéaire fin, nous avons choisi le Duda Road Operator
(DRO). Cet opérateur a été associé à de la programmation
dynamique pour effectuer du suivi de route sur des images
aériennes de faible résolution [7] et sur des images SPOT [12].
II.2
11.2.1
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