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Laboratoire MATIS

La mission du laboratoire MATIS (Méthodes d’Analyses et de Traitement d’Images pour la Stéréo-restitution) est de mener des recherches en mathématiques et en informatique appliquées à la photogrammétrie, la vision par ordinateur et la télédétection pour l’imagerie multi-capteurs (optique, LiDAR, radar, etc.) et multi-sources.

Le MATIS a pour principales missions l’amélioration de la production, de l’analyse et de la valorisation des référentiels IGN grâce à l’imagerie terrestre, aéroportée et/ou satellitaire.

Ses membres ont développé des compétences dans toute la chaîne de l’imagerie pour la télédétection : radiométrie, photogrammétrie, analyse et synthèse d’image physique, vision par ordinateur 2D et 3D, reconstruction tridimensionnelle de surfaces et d’objets complexes, indexation à large échelle, reconnaissance des formes, classification, qualification de données, visualisation et interaction. Ces compétences sont déployées dans un contexte métrologique propre à la photogrammétrie, à plusieurs niveaux de la chaîne. Depuis plusieurs années, la variété, la complexité et le volume des données produites et manipulées le positionnent également dans le domaine du Big Data, pour lequel il a acquis une expertise dans le passage à l’échelle de ses méthodes algorithmiques et dans la gestion des grands volumes de données hétérogènes.

Le MATIS s’implique aussi dans la communauté open source en développant et proposant des librairies et des jeux de données en libre accès. Il mène également en continu plusieurs actions de soutien envers les services de production et de développement de l’IGN (vectorisation de la BD parcellaire, reconstruction de modèles 3D de villes, segmentation et classification de la végétation, système de numérisation terrestre Stéréopolis, plateforme de visualisation et d’interaction iTowns, etc.).

En savoir plus
Site web du MATIS : http://recherche.ign.fr/labos/matis/accueilMATIS.php

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Détection de voiture en temps réel à partir d'images aériennes dans un monde WebGL iTowns

Mis à jour le 20 juin 2017