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L`ORFEO Toolbox et Monteverdi
L'ORFEO Toolbox et Monteverdi CNES Paris – Janvier 2009 2 Intro CNES Paris – Janvier 2009 3 Objectifs du « volet méthodo » ■ Objectif principal : rendre les images ORFEO utilisables de façon facile et efficace par l'ensemble des utilisateurs (spécialistes ou non) ■ Nouveaux défis méthodologiques liés à ORFEO Volume de données à traiter Type d'information accessible dans les images (entre la photo aérienne et SPOT 5, +SAR) : notion d' « objet d'intérêt » Synergie avec autres types de données Satellitaire existant Données sol, bases de données vecteur, etc. Interfaçage avec SIG (systèmes d'information géographique) CNES Paris – Janvier 2009 4 La chronologie de la méthodo ■ Séminaire THRS A partir des premiers besoins thématiques exprimés Identification de labos/compétences/axes de recherche ■ Plan de travail méthodo Rédigé avec les laboratoires Etat de l'art méthodologique Pistes de R&D prometteuses ■ ORFEO Toolbox Capitalisation des algorithmes A destination des développeurs de méthodes ■ ORFEO Applications Focus sur des cas concrets pour validation A destination des utilisateurs ■ Monteverdi Logiciel intégré CNES Paris – Janvier 2009 5 ORFEO Toolbox ■ Bibliothèque logicielle de traitement d'images avec une attention particulière sur l'analyse et l'extraction d'informations ■ Capitalisation d'algorithmes Ne pas réinventer la roue ■ Généricité pour réutilisation simple Approche par algorithme élémentaire Structure modulaire avec des interfaces normalisées ■ Logiciel libre intégration de développements existants simplification du mode de mise à disposition solution plébiscitée par les utilisateurs (scientifiques et autres) incitation à la participation des partenaires du CNES CNES Paris – Janvier 2009 6 La bibliothèque CNES Paris – Janvier 2009 7 L'architecture du système OTB OTB Applications External libs Users Utilities Library CNES Paris – Janvier 2009 Developers 8 Exemples de centres d'intérêt de l'OTB ■Définis par les besoin des utilisateurs ORFEO ■Mise à jour de bases de données cartographiques Recalage image/base de données Segmentation et classification d'images Détection de changements ■Détection et reconnaissance d'objets Comptage d'objets (véhicules, bâtiments, etc.) Caractérisation d'objets (attributs : traficabilité, pont détruit) CNES Paris – Janvier 2009 9 Les pré-requis ■ Pré-traitements des images géométriques : modélisation des capteurs, projections cartographiques radiométriques : étalonnage, corrections atmosphériques ■ Briques algorithmiques de base filtrage segmentation extraction de primitives, indices classification détection etc. CNES Paris – Janvier 2009 10 The Data Pipeline Reader File Image Filter Image Writer File OTB Goodies ■Streaming / Threading ■Transparent Image Format Handling ■Iterators ■Composite Filters ■Frameworks Registration Change Detection Classification Ce que nous avons vraiment fait ■ Intégrer des bibliothèques existantes ITK (segmentation, recalage) GDAL (IO) OSSIM (géométrie) 6S (radiométrie) Boost (graphes) GALib, libSVM, OpenJPEG, libKML, Edison, libLAS, SIFTFast, ... ■ Intégrer quelques nouveaux développements algorithmiques ■ Fournir une interface homogène (une seule lib à apprendre) ■ Faire des chaînes de traitement pour des besoins identifiés Les bindings CNES Paris – Janvier 2009 14 Besoin ■ Il paraît que les « scientifiques » n'aiment pas programmer en C++ (il paraît) ■ Prototypage rapide ■ Codes existants (python, java, IDL, etc.) CNES Paris – Janvier 2009 15 Les accès à l'OTB ■ De toute la bibliothèque (bindings) Python, Java (en cours) ■ De chaînes existantes (via bibliothèques dynamiques) IDL/Envi Matlab ■ Plugins QGis CNES Paris – Janvier 2009 16 Monteverdi CNES Paris – Janvier 2009 17 What is Monteverdi ? Framework to simply and interactively build an image processing streaming pipeline Orfeo Toolbox components : Functions and filters Applications Global framework => Monteverdi CNES Paris – Janvier 2009
