Faites attention en calant les images sur les points de référence géodésiques ! le choix de ces points n'est pas sans conséquence, surtout quand ceux-ci sont placés très en hauteur (regardez l'attribut "ele=*) par exemple au sommet des clochers ou des chateaux d'eau, certes très visibles sur l'imagerie, mais inadéquats pour l'orthorectification des images, si elle ne sait pas tenir compte de l'effet de perspective (un effet *non* linéaire sur le plan de la prise de vue tout seul, surtout quand ce sont des photos haute résolution prises d'avion qui en fin de compte ne volent pas très haut, et où l'angle de prise de vue varie considérablement sur la surface de l'image, tout en ne mentionnant pas dans les métadonnées de l'image l'altitude de la prise de vue).
Quand les images haute résolution sont prises d'avion (ou d'hélico), un traitement linéaire simple (par triangulation plane) ne suffit pas, ce qu'il faut c'est repasser en 3 dimensions plus une tenant compte de l'angle de prise de vue et des effets produits par l'optique des appareils (particulièrement pour les prises de vue en grand angle, qui produisent un effet "œil de poisson" qui se surajoute à l'effet de perspective). Pour des résultats plus uniformes, il faut : - au moins 4 points de référence (plus de triangulation) car il y a un degré de liberté supplémentaire du fait de la perspective toute seule. - tenir compte l'élévation des points géodésiques choisis par rapport au seul (ele=*) - disposer de données altimétriques au niveau du sol afin de convertir les élévations en altitude (sur le géoïde WGS84) - faire attention à bien désigner le bon point correspondant sur l'image à la description de l'élévation du point géodésique identifié. - faire toutes les orthorectifications d'image alors en travaillant sur 4 dimensions (coordonnées homogènes, dont le traitement peut alors être linéaire) et non pas en 2 dimensions (pour lesquelles les aberrations géométriques s'accentuent très rapidement dès qu'on s'éloigne du point géodésique, d'autant plus que l'altitude au sol n'est *jamais* constante. Malheureusement aucun des systèmes d'orthorectification que j'ai vu ne tiennent compte réellement de toutes ces contraintes, les images "orthorectifiées" ne le sont en fait pas tellement (les aberrations géométriques sont nombreuses, particulièrement pour les prises de vue en grand angle) ! Et les mêmes images orthorectifiées ne mentionnent pas dans leurs métadonnées les paramètres utilisés (liste des points de référence choisis, paramètres de conversion des élévations et de l'altitude, nombre de dimensions utilisées pour la conversion, et liste des facettes de découpage polygonales sur lesquels l'orthorectification a eu lieu dans l'image générée. Ce qui ne facilite pas non plus leur "ré-orthorectification" en ajoutant des points de référence supplémentaires, si les images sources des prises de vue utilisées avant orthorectification ne sont pas disponibles ou pas facilement associables (ce qui est le cas justement des images Bing, même si leur résolution brute semble excellente). Je me demande d'ailleurs où trouver un bon algo d'orthorectification qui travaille justement en au moins 4 dimensions (3 dimensions plus 1 homogène tenant compte de la hauteur de prise de vue entre le point au visible centre de l'image et le centre optique de focalisation) et non par simple triangulation plane, voire plus pour tenir compte de l'effet « œil de poisson » des prises de vue en grand angle (les appareils de prise de vue utilisent alors une optique spéciale avec des foyers optiques multiples, comportant des lentilles ou miroirs qui ne sont pas seulement plans ou sphériques comme pour les prises de vue classiques en angle étroit). En effet, la méthode simple par triangulation plane ne peut réduire les aberrations géométriques qu'avec un nombre important de triangles, donc aussi un nombre élevé de points géodésiques de référence. Ce qui me parait impossible à trouver, les systèmes géodésiques n'en comportant pas assez, en terme de densité, pour orthorectifier correctement les images en haute résolution et pour lesquelles on a déjà bien du mal à trouver seulement 2 ou 3 triangles complets ; mais jamais sur les bords de l'image qu'on "extrapole" par continuité avec les paramètres de rectification des triangles centraux, ce qui pose encore des problèmes pour superposer les images adjascentes (on le voit facilement dans l'imagerie Bing, où les prises de vue adjascentes sont seulement "fondues" ensembles, mais où on voit très nettement des ruptures de continuité des routes ou bâtiments, le résultat étant que la précision réelle des positions n'est souvent pas meilleure que 2 ou 3 mètres, alors qu'on voit des détails géométriques de quelques centimètres !). Bing ne me parait donc pas utiliser un bon algo (Google non plus d'ailleurs, dans de nombreux endroits !). Visiblement il travaille par simple triangulation plane, ce qui n'est pas du tout « à la hauteur » pour l'intention d'offrir la haute résolution des images qu'il propose. Le 17 octobre 2012 23:31, Eric SIBERT <courr...@eric.sibert.fr> a écrit : >> Les photos sont calées individuellement par les images bing, et une >> bonne précision nécessite un grand nombre de points. > > > Surtout que Bing peut être décalé... Il faudrait un recalage en utilisant > les nombreuses traces GPS disponibles dans OSM. > >> Les essais de reconnaissance automatique que j'ai fait (huggin) n'ont >> pas été concluants, il n'y a rien qui ressemble plus a un toit qu'un >> autre toit, et les problèmes de perspective sont très important (en >> limite de photo, la prise de vue est effectuée avec un angle de 45°) > > > Tu as essayé de pré-découper les images et de ne faire la reconnaissance de > points communs qu'entre parties sensées être communes? > > C'est vraiment mauvais la reconnaissance de points communs? Style moins de > 50% de réussite? > > Il y a des algorithmes justement issus du traitement automatiques d'images > qui permettent de gérer un grand nombre de points aberrants. Je peux essayer > de rechercher dans mes archives. _______________________________________________ Talk-fr mailing list Talk-fr@openstreetmap.org http://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-fr
