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nement (en terme de décomposition des táches) du
processus manuel qu'il se propose de remplacer. La
corrélation automatique pour la production de MNT
aurait pu poser plus de questions, dans la mesure
oü elle apportait un produit différent (d'un jeu de
courbes de niveau — et pas seulement au niveau du
format, mais aussi du contenu). Elle ne s'est impo-
sée... qu'avec le temps et l'usage.
On peut craindre que les propositions de nouveaux
outils de saisie semi-automatiques ne soient
confrontés à la méme situation et que les passages
de la photogrammétrie expérimentale à la photo-
grammétrie opérationnelle ne soient possible qu'à
un rythme assez lent.
La fragilité des algorithmes de bas niveau
reste le principal facteur limitant de l'évolution
des vidéorestituteurs. L'expérience d'HELAVA à la
fin des années 80 est en ce sens encore significa-
tive de la situation actuelle. La recherche a large-
ment progressé depuis, en particulier dans le
domaine de la modélisation des objets, et des pas
importants ont été franchis pour la résolution de
problémes restreints. Toute la communauté scien-
tifique s'accorde toutefois, au vu de la variabilité
des contextes naturels, pour admettre qu’il n’y
aura pas de solution automatique à court terme, et
qu'il faut donc se tourner vers des outils interac-
tifs pour l’élaboration de solutions opérationnelles.
L’intervention de l'opérateur reste donc
nécessaire. Elle n'apporte pourtant pas de panacée,
en particulier parce qu'elle souléve des problémes
non triviaux d'évaluation des outils. L'introduction
d'interventions d'un opérateur dans une chaine de
traitement automatique ne peut étre faite indépen-
damment de celle-ci, et conduit donc, sauf rare
exception, à une refonte de l'interface. S'il est
déjà délicat de comparer des processus différents
dans un contexte opérationnel défini (i.e. chez un
utilisateur donné), l'évaluation de nouveaux
processus indépendamment d'une application
précise (i.e. dans le contexte du constructeur de
systémes, qui veut satisfaire l'ensemble de sa
clientéle) pose de beaucoup plus sérieuses difficul-
tés.
La généricité des outils ne peut pour l'instant
que rester un objectif à long terme. En dépit des
progrés effectués en terme de modélisation, force
est de constater que les seuls résultats concrets
disponibles ont été obtenus dans des cadres relati-
vement restreints. Méme lorsque des modéles
plutót génériques sont utilisés, comme dans le cas
de l'extraction du réseau routier, l'application se
limite à une gamme d'échelles de prise de vue
comme de type d'objets (e.g. Airault and Jamet,
International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXI, Part B3. Vienna 1996
1995). Ceci peut conduire à faire porter le poids
des investissements de recherche-développement
aux utilisateurs, et donc à limiter les nouveaux
outils aux besoins des gros producteurs, qui sont
rarement les plus mobiles pour ce qui concerne la
définition de nouveaux produits.
3. DES SOLUTIONS ET DES ENJEUX
La fragilité des outils de bas niveau est un obstacle
à l'utilisation industrielle des techniques de recon-
naissance de forme. Il ne faut pourtant pas attendre
de progrès notables dans les améliorations pure-
ment algorithmiques de ces outils.
On prend l'exemple d'une technique aussi “simple”
et bien établie que la corrélation automatique. La
figure 1 illustre le résultat de calculs de Modéle
Numérique de Terrain (représentés ici en estom-
page) par le corrélateur ATE d'Helava, sur le
méme couple de photographies aériennes numérisé
d'une part avec le scanner PS1 de
ZEISS/INTERGRAPH et d’autre part avec le scanner
DSW 200 d'Helava.
Figure 1 : MNT calculés par corrélation avec le logiciel
ATE d'Helava.. A gauche, MNT calculé sur images scannées
sur DSW 200 (Helava). A droite, MNT calculé sur images
scannées sur PS1 (Zeiss/Intergraph). En blanc, deux
coupes du terrain suivant la méme section (portée sur la
figure).
Cette exemple montre la sensibilité d'un proces-
sus, qui pourtant comprend des contróles de cohé-
rence interne (sur la pente locale du terrain
extrait, par exemple), à la qualité des images.
Dans le domaine de la reconnaissance d'objets, les
outils de segmentation (détecteurs de discontinui-
tés comme opérateurs de croissance de régions)
montreront une sensibilité encore plus grande ; et
la robustesse des méthodes proposées est donc à
rechercher dans un contróle à plus haut niveau du
résultat.
On peut distinguer quatre pistes principales dans
cette recherche de robustesse — méme si cette
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