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Bonjour,

Voici un copier coller de la description de objective décrite sur notre site (assez neutre pour espérer ne pas me faire censurer pas les modérateurs ).


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IMAGINE Objective est un nouveau produit de la gamme Erdas. Il permet d’extraire automatiquement des objets à partir d’images. Contrairement à l’approche pixel qui ne considère que l’aspect spectral de l’image (les couleurs), IMAGINE Objective travaille à partir des couleurs mais aussi des formes, des tailles, des relations entre les objets.

L’extraction d’objet se fait à partir d’une succession d’opérations qui combinent des traitements matriciels (raster) et vectoriels ce qui permet de bénéficier au mieux des avantages de chacune des approches. Il est ensuite possible à l’intérieur de ces opérations de définir une ou plusieurs tâches à travers une liste d’opérateurs. Les opérations disponibles sont :

    *  Raster Pixel Processor (RPP) : génère une image de « probabilité d’existence des objets » à partir d’échantillons d’entrainement.
    *  Raster Object Creator (ROC) : crée des objets à partir de l’image de départ. Différents opérateurs sont disponibles (segmentation, détection de lignes…). Le choix est fonction du type d’objets recherchés. Les valeurs de probabilité précédemment calculées deviennent des attributs des objets.
    *  Raster Object Operator (ROO) : affine les objets grâce à des opérateurs « raster » tel que : érosion, dilatation, regroupement des segments…Il est également possible de « filtrer » une partie des objets en fonction d’attributs spécifiques (taille, probabilité)
    *  Raster to Vector Converter (RVC) : transforme les objets générés aux étapes précédentes en vecteur.
    *  Vector Object Operator (VOO) : affine les objets grâce à des opérateurs vectoriels tels que lissage des formes, transformation des lignes en rubans…
    *  Vector Object Processor (VOP) : Modifie la probabilité des objets en fonction d’attributs choisis par l’utilisateur (taille, forme, proximité de l’ombre…). La comparaison se fait à partir d’objets d’entrainement.
    *  Vector Cleanup Operator (VCO) : génère les objets finaux (vectoriels) à partir de seuillage des valeurs de probabilité et/ou d’opérations de post_traitements (lissage de forme, extraction de lignes…). Il est également possible de rechercher les objets dont la forme correspond à une forme définie par l’utilisateur. Les objets générés peuvent ainsi être directement intégrés dans des SIG

Il est possible d’utiliser l’ensemble ou seulement certaines de ces opérations. Il est également possible de visualiser les résultats à chacune des étapes pour ainsi modifier les types d’opérateurs choisis ou encore les paramètres internes aux opérateurs.
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Vous trouverez sur ce même site une description de Definiens

bonne journée

L'équipe Geosystems

Bonjour

La description ci dessus devrait déja vous permettre de comprendre les principes dans les grandes lignes .
Pour la pratique il existe un tutoriel (pdf et données de tests). Vous pouvez nous contacter si vous ne l'avez pas

Bons tests

L'équipe Géosystems

bonjour,
toujours avec imagine objective ,j'espère que quelqu'un peut m'aider .J'ai fait des tests pour  differents types de classes ,pour l'etape raster object creator ,je choisis segmentation er il y a les paramètres de la segmentation a entrer :MIN VALUE DIFFERENCE et VARIATION FACTOR ;qu'est ce que ca veut dire ces deux paramètres et qu'il est leur impact sur le resultat de la segmentation;
j'espère vraiment que quelqu'un peut m'aider ,j'en ai vraiment besoin.
SALUT ET MARCI D'AVANCE