Conclusion :
Après plusieurs essais au niveau de la
segmentation soit par les méthodes classiques basées sur la
dérivée de premier ordre et de deuxième ordre, ou la
méthode de modèles déformables(Snake et LEVEL SET) , les
résultats des deux méthodes sont largement différents ,
si on prend en compte la sensibilité aux bruits, les Level set nous
donne de bons résultats
Et pour la modélisation en 3D, on trouve que la
méthode par OpenGL fournit un modèle plus élargie et
dynamique pour la navigation sur le terrain et plus précis que la
méthode par SDL qui ne permet pas d'intégrer les textures sur le
modèle filaire.
Conclusion générale
Au cours de cette période de projet de fin
d'étude nous avons essayé de faire le premier pas vers la
reconstruction 3D des villes, ce projet est très difficile à
réaliser vue la nécessité d'avoir tout les outils et les
données nécessaires pour arriver à l'objectif voulu. Lors
de la réalisation de ce projet, nous étions obligées de
mener une étude à propos du traitement des données de
télédétection en particulier la segmentation des images
satellitaires et la génération des modèles
numériques de terrain. Nous avons développé un processus
de segmentation ayant pour objectif d'intégrer différents types
de données satellitaires (dans notre cas, XS1, XS2, XS3, multi spectrale
de SPOT de la ville d'Oran) dans un modèle numérique de terrain
(MNT).
Donc notre problématique était comment
réaliser une reconstruction 3D des scènes urbaines en se
basant sur les méthodes de segmentation et de génération
de terrain 3D.
En effet, pour aboutir à cette fin nous avons
développé une méthode qui se base sur un processus
comprenant différentes phases dont la première concerne les
prétraitements de toutes les données mises en jeu. La
deuxième étape consiste à effectuer une segmentation des
images utilisant les modèles déformables Level Set, cette
méthode est basée sur l'évolution d'une courbe initialiser
par l'utilisateur, et se déforme jusqu'à ce qu'elle atteint les
frontières des objets dans le but de localiser les différentes
structures urbaines. Et comme dernière phase nous avons
implémenté les techniques d'OpenGL pour générer
notre modèle de terrain (MNT) à partir des résultats
obtenus dans l'étape de segmentation Autocad qui est un logiciel
très performant dans le domaine architecturel afin de tracer les
différentes structures urbaines en prenant en considération leurs
contenus sémantiques pour les déposer finalement sur le
modèle numérique de terrain.
Ce travail que nous avons réalisé était
entièrement bénéfique pour nous .Il nous a permis
d'apprendre et d'acquérir des connaissances tout à fait nouvelles
pour nous que se soit en télédétection (principe, types de
satellites, modes d'acquisition des satellites, comment interpréter les
comportements spectraux des occupations du sol...etc.), en traitement d'image
(différents types d'images, études des histogrammes...etc.) ou
en informatique (la programmation proprement dite, la maîtrise efficace
de la partie de traitement d'image en builder C++ version 6, les
bibliothèques graphiques OpenGL, SDL...), Autocad.
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