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Estimation de vitesses par assimilation de données variationnelle

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Coupling environmental data and simulation models for software integration (Clime); Inria Paris-Rocquencourt; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria); Centre d'étude des environnements terrestre et planétaires (CETP); Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Marine Hydrophysical Institute (MHI); National Academy of Sciences of Ukraine (NASU); Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (CEREA); École des Ponts ParisTech (ENPC)-EDF R&D (EDF R&D); EDF (EDF)-EDF (EDF); Modelling, Observations, Identification for Environmental Sciences (MOISE); Inria Grenoble - Rhône-Alpes; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK); Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); GRETSI, Groupe d'Etudes du Traitement du Signal et des Images
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
    • الموضوع:
      2007
    • Collection:
      Archive ouverte HAL (Hyper Article en Ligne, CCSD - Centre pour la Communication Scientifique Directe)
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      National audience ; Les méthodes classiques d'estimation dense de la vitesse (de type flot optique) s'appuient sur l'estimation des dérivées spatio-temporelles de l'image. Celles-ci sont difficiles à estimer dans le cas d'occlusion d'une partie des acquisitions. Les approches issues de l'assimilation de données s'appuient sur un modèle d'évolution temporelle, qui permet de répondre à ce problème des données manquantes. Nous proposons donc une nouvelle approche pour estimer un champ de vitesse apparent, à partir d'une séquence d'images, en utilisant une méthode d'assimilation de données variationnelle. Pour cela un Modèle Image est construit, dans lequel sont assimilées les observations de la séquence d'images. Cette approche permet une estimation optimale de la vitesse, même si les observations sont partiellement manquantes comme c'est fréquemment le cas en imagerie satellite.
    • Relation:
      inria-00604081; https://hal.inria.fr/inria-00604081; https://hal.inria.fr/inria-00604081/document; https://hal.inria.fr/inria-00604081/file/huot.pdf
    • الدخول الالكتروني :
      https://hal.inria.fr/inria-00604081
      https://hal.inria.fr/inria-00604081/document
      https://hal.inria.fr/inria-00604081/file/huot.pdf
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.A63C7F90