Présentation
ATOLL a été lancé en 2015.Personnes impliquées :

Objectif scientifique
Cet axe de recherche est centré sur le problème de l'appariement entre images 2D/3D (image optique, LiDAR), étape centrale pour de nombreux problèmes nécessitant la comparaison d'une image (ou partie d'image) avec un modèle, avec une image géolocalisée, avec un ensemble d'images, etc. Les principaux objectifs sont leur interprétation (de la détection/reconnaissance d'objets, compréhension de scène à la détection de changements), leur indexation à large échelle et l'estimation précise de pose. Plus précisément, nous nous focalisons actuellement sur deux sous-axes :
De manière non exhaustive, les principales applications auxquelles nous intéressons actuellement sont :
- La localisation basée image très précise de données non géolocalisées, faiblement géolocalisées (dispositifs nomades grand public) ou victimes du canyon urbain (masques GPS fréquents en milieu urbain dense), notamment pour l'aide à la navigation et la remontée d'information participative à bas coût ;
- L'accès à l'information dans les grands volumes 2D/3D pour la mise en relation et la valorisation de contenus de différentes natures, comme par exemple le référentiel STEREOPOLIS avec des photographies de rues anciennes provenant de fonds culturels de musées.
Projets
Thèses MATIS sur le sujet
- 2017, Neelanjan Bhowmik :
Multi-descriptor retrieval in digitalized photographs collections
Dirigée par Valérie Gouet-Brunet et Gabriel Bloch. - 2017, Xiaozhi Qu :
Landmark based localization: Detection and update of landmarks with uncertainty analysis
Dirigée par Nicolas Paparoditis.
Co-encadrement : Bahman Soheilian et Bertrand Cannelle.
Thèses en cours
- Kamel Guissous (depuis 2015) :
Saillance visuelle en imagerie urbaine
Dirigée par Valérie Gouet-Brunet. - Nathan Piasco (depuis 2016) :
Vision-based localization with discriminative features from heterogeneous visual data
Dirigée par Cédric Demonceaux (Le2i) et Valérie Gouet-Brunet.
Co-encadrement : Dro Désiré Sidibé (Le2i). - Dimitri Gominski (depuis 2018) :
Description, appariement et indexation d'images multi-date et multi-source
Dirigée par Valérie Gouet-Brunet.
Co-encadrement : Liming Chen (LIRIS).
Publications récentes
M. Daakir, Y. Zhou, M. Pierrot-Deseilligny, C. Thom, O. Martin, E. Rupnik. Improvement of photogrammetric accuracy by modeling and correcting the thermal effect on camera calibration. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 148, pp.142-155, 2019.
N. Piasco, D. Sidibé, V. Gouet-Brunet, C. Demonceaux. Learning Scene Geometry for Visual Localization in Challenging Conditions. 2019 IEEE International Conference of Robotics and Automation (ICRA).
S. Labarre, S. Jacquemoud, C. Ferrari, A. Delorme, A. Derrien, R. Grandin, M. Jalludin, F. Lemaître, M. Métois, M. Pierrot-Deseilligny, E. Rupnik, B. Tanguy. Retrieving soil surface roughness with the Hapke photometric model: Confrontation with the ground truth. Remote Sensing of Environment, 225, pp.1-15, 2019.
N. Piasco, D. Sidibé, C. Demonceaux, V. Gouet-Brunet. A Survey on Visual-Based Localization: On the Benefit of Heterogeneous Data. Pattern Recognition, Volume 74, February 2018, pp.90-109.
E. Rupnik, M. Pierrot-Deseilligny, A. Delorme. 3D Reconstruction from Multi-View VHR-Satellite Images in MicMac. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 139, pp.201-211, 2018.
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