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Journal articles on the topic 'Algorithmes à haute résolution'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 14 February 2022

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1

Boussidi, Brahim, Ronan Fablet, Emmanuelle Autret, and Bertrand Chapron. "Accroissement stochastique de la résolution spatiale des traceurs géophysiques de l'océan: application aux observations satellitaires de la température de surface de l'océan." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 202 (April 16, 2014): 66–78. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.52.

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Abstract:

Le développement des capteurs satellitaires d'observation des traceurs géophysiques à la surface de l'océan et les algorithmes de traitement associés ont connu un essor important au cours des vingt dernières années. Les différents capteurs satellitaires disponibles présentent des résolutions spatiales et temporelles différentes ainsi que différents niveaux de sensibilité à la couverture nuageuse. Dans le cas des images de température de surface de la mer, ceci se traduit notamment par de forts taux de données manquantes dans les observations de très haute-résolution (de l'ordre de 1kmx1km) contrairement aux observations de basse-résolution (de l'ordre de 25kmx25km). Il existe donc un enjeu fort pour exploiter conjointement les différentes sources d'information disponibles. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau modèle stochastique de super-résolution basé sur une augmentation réaliste de l'information texturale des images. L'originalité de ce modèle réside dans la formulation d'a priori stochastiques sur la géométrie des images, qui sont caractéristiques des textures associées aux champs géophysiques à la surface de l'océan. Formellement, ce modèle consiste à modéliser les lignes de niveau de l'image comme des réalisations de marches aléatoires. Ce modèle stochastique s'étend naturellement à la simulation d'images haute-résolution à partir d'une observation basse-résolution. Cet article décrit la formulation mathématique du modèle proposé, ses caractéristiques théoriques ainsi que le schéma numérique mis en oeuvre pour la super-résolution d'images texturées. L'application à la simulation haute-résolution de champs de température de surface de la mer dans une région active de l'océan (courant des Aiguilles) démontre sa pertinence dans le contexte applicatif de la télédétection satellitaire de l'océan. Nous en discutons également les principales contributions ainsi que les différentes extensions possibles.

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2

Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Abstract:

Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'occupation des sols à l'échelle d'un pays.

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3

Youssefi, David, Julien Michel, and Manuel Grizonnet. "Application à large échelle de techniques d'analyse d'images basées objet pour l'imagérie satellite à très haute résolution." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 209 (January 11, 2015): 31–37. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.156.

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Abstract:

Cet article traite de la segmentation dans le cas d'images satellite très haute résolution. Cette technique de traitementd'image est un préalable à l'analyse d'image basée objet. Seulement, les machines actuelles ne peuvent charger enmémoire des images de la taille de celles produites par les satellites. Ce traitement se réalise donc par morceaux ce quiest à l'origine d'artefacts. Dans la première partie de ce document, la notion de stabilité des algorithmes de segmentationest définie. Dans un second temps, la démarche utilisée pour stabiliser l'algorithme Mean-Shift est présenté. Enfin, desexemples d'application permettent d'illustrer la méthode développée.

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4

Cheriguene, Rabia Sarah, and Habib Mahi. "Comparaison entre les méthodes J-SEG et MEANSHIFT : application sur des données THRS." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 27–32. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.27.

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Abstract:

L'avènement des données à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) rend les méthodes de classification basées pixels inadéquates. En effet, la résolution spatiale fine offerte par ces capteurs engendre une forte variabilité intra-classes. Afin de pallier cette carence, les méthodes de classification actuelles visent à traiter non pas le pixel individuellement mais à opérer sur les objets (ensemble de pixels) qui composent l'image, on parle alors de classification orientée objets. Généralement, elles sont composées de trois étapes : (1) Segmentation; (2) Caractérisation des objets; et enfin (3) La classification. Dans ce travail, on s'intéresse seulement à la segmentation des données à THRS à travers deux algorithmes de segmentation d'images couleur à savoir: l'algorithme J-SEG et l'algorithme MeanShift. Une étude comparative entre les deux algorithmes a été conduite à la fois sur des données synthétiques et des données réelles acquises par le satellite QuickBird sur une région urbaine de la ville d'Alger (Algérie). L'analyse quantitative des résultats de segmentation en utilisant les critères d'évaluation non supervisés de Levin-Nazif et de Borsotti ainsi qu'une évaluation supervisée basée sur un ensemble de référence montre que la segmentation obtenue par l'algorithme MeanShift est meilleure que celle obtenue par l'algorithme J-Seg. Une seconde comparaison a été menée entre l'algorithme MeanShift et la méthode de segmentation multi-échelles implémentée dans le logiciel ENVI Zoom 4.5. Les résultats comparatifs laissent apparaitre l'efficacité de l'algorithme MeanShift.

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5

Foltête, Jean-Christophe, and Jean-Marc Robbez-Masson. "Plants manquants dans des cultures. Un algorithme de localisation à partir d'image à très haute résolution spatiale." Revue internationale de géomatique 17, no. 1 (2007): 9–32. http://dx.doi.org/10.3166/rig.17.9-32.

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6

Lavoie, A., F. Cavayas, and J. M. M. Dubois. "Algorithme de simulation du signal des masses d'eau cÔtiÈres au niveau des capteurs satellitaires À haute rÉsolution spatiale fondÉ sur le code atmosphÉrique 6S." International Journal of Remote Sensing 22, no. 9 (2001): 1683–708. http://dx.doi.org/10.1080/01431160117240.

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7

Barthe, Nicole. "L’imagerie bêta haute résolution." Médecine Nucléaire 31, no. 4 (2007): 193–201. http://dx.doi.org/10.1016/j.mednuc.2007.03.004.

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8

-Parmentier, M. "Imagerie gamma haute résolution." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 01 (2004): 72. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2004.009.

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9

BERSON, M., G. FEUILLARD, S. DIRIDOLLOU, M. LETIECQ, and L. POURCELOT. "Imagerie ultrasonore haute résolution." Le Journal de Physique IV 04, no. C5 (1994): C5–1285—C5–1288. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:19945285.

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10

Bauer, P., and I. Etienney. "Anuscopie de haute résolution." Côlon & Rectum 2, no. 3 (2008): 149–52. http://dx.doi.org/10.1007/s11725-008-0105-9.

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11

Soulage, Guy, François Arnould, Michel Jurczyszyn, and André Tardy. "Réflectomètre à haute résolution." Annales des Télécommunications 43, no. 1-2 (1988): 83–87. http://dx.doi.org/10.1007/bf02995075.

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12

Monnet, Guy. "Spectrographie à haute résolution spatiale." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series IIB - Mechanics-Physics-Chemistry-Astronomy 325, no. 2 (1997): 115–18. http://dx.doi.org/10.1016/s1251-8069(97)83255-1.

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13

Johnson, M., J. Combet, and B. Frick. "Les spectromètres à haute résolution." Le Journal de Physique IV 10, PR1 (2000): Pr1–27—Pr1–44. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:2000103.

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14

Lévêque, François, and Vivien Mathé. "Prospection magnétique 3D à haute résolution." Les Nouvelles de l'archéologie, no. 138 (January 29, 2015): 19–23. http://dx.doi.org/10.4000/nda.2697.

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15

Renault, G., P. Bonnin, C. Marchiol-Fournigault, et al. "L’échographie haute résolution de la souris." Journal de Radiologie 87, no. 12 (2006): 1937–45. http://dx.doi.org/10.1016/s0221-0363(06)74179-8.

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16

Aucouturier, Marc. "La méthode d’autoradiographie a haute résolution." Matériaux & Techniques 73, no. 8-9 (1985): E52. http://dx.doi.org/10.1051/mattech/198573080052.

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17

Tranquart, F. "Imagerie ultrasonore haute résolution et imagerie volumique." Journal de Radiologie 87, no. 12 (2006): 1919. http://dx.doi.org/10.1016/s0221-0363(06)74177-4.

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18

Le Gargasson, J. F., F. Lacombe, M. Glanc, et al. "L’optique adaptative et l’imagerie rétinienne haute résolution." Journal Français d'Ophtalmologie 30 (May 2007): 70–74. http://dx.doi.org/10.1016/s0181-5512(07)89686-0.

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19

Oppenheim, C. "Imagerie de la plaque : IRM haute résolution." Journal des Maladies Vasculaires 33 (September 2008): S68. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmv.2008.07.029.

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20

Luizy, F. "Imagerie de la plaque : échographie haute résolution." Journal des Maladies Vasculaires 33 (September 2008): S68. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmv.2008.07.030.

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21

Zeitoun, M. "Le glaucome en OCT – Angiographie Haute Résolution." Journal Français d'Ophtalmologie 42, no. 6 (2019): 658–61. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfo.2018.12.025.

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22

Rémy-Jardin, M., and J. Rémy. "Tomodensitométrie haute résolution des alvéolites allergiques extrinsèques." Revue Française d'Allergologie et d'Immunologie Clinique 35, no. 3 (1995): 320–22. http://dx.doi.org/10.1016/s0335-7457(05)80522-2.

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Lefèvre-Fonollosa, Marie-José, Sylvain Michel, and Steven Hosford. "HYPXIM — An innovative spectroimager for science, security, and defence requirements." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 200 (April 19, 2014): 20–27. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2012.58.

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Abstract:

Cet article présente un aperçu des applications et des besoins de données hyperspectrales recueillis par un groupe adhoc d'une vingtaine de scientifiques français et d'utilisateurs Civil et de la Défense (i.a. dual). Ce groupe connu sous l'acronyme GHS (Groupe de Synthèse en Hyperspectral) a défini les exigences techniques pour une mission spatiale de haute résolution en hyperspectral répondant aux besoins des thèmes suivants: la végétation naturelle et agricole, les écosystèmes aquatiques côtiers et lacustres, les géosciences, l'environnement urbain, l'atmosphère, la sécurité et la défense.La synthèse de ces exigences a permis de décrire les spécifications d'un satellite très innovant en terme de domaine spectral, de résolution spectrale, de rapport signal à bruit, de résolution spatiale, de fauchée et de répétitivité. HYPXIM est une mission hyperspectrale spatiale de nouvelle génération qui répond aux besoins d'une large communauté d'utilisateurs de données à haute résolution dans le monde.Les principaux points ont été étudiés dans la phase 0 (pré-phase A) menée par le CNES avec ses partenaires industriels (EADS-Astrium et Thales Alenia Space). Deux concepts de satellites ont été étudiés et comparés. Le premier, appelé HYPXIM-C, vise à obtenir le niveau de résolution le plus élevé possible (15 m) réalisable en utilisant une plateforme de microsatellite. Les objectifs du deuxième, appelé HYPXIM-P, sont d'atteindre une résolution spatiale supérieure d'un facteur deux en hyperspectral (7-8m), un canal panchromatique (2m) et de fournir une capacité en infrarouge hyperspectral (100 m) sur un mini satellite. La phase A HYPXIM a été récemment décidée. Elle démarre en 2012 en se concentrant sur le concept le plus performant. Le défi pour la mission HYPXIM qui a été sélectionnée est de concevoir un spectroimageur à haute résolution spatiale, sur un mini-satellite agile à moindre coût.Ces études préliminaires ouvrent des perspectives pour un lancement possible en 2020/21 en fonction du développement des technologies critiques.

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24

Vilet, Jacques. "Analyse géographique et télédétection spatiale à haute résolution." Bulletin de la Classe des sciences 72, no. 1 (1986): 393–426. http://dx.doi.org/10.3406/barb.1986.57612.

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25

Wilmet, J. "Analyse géographique et télédétection spatiale à haute résolution." Bulletin de la Classe des sciences 72, no. 1 (1986): 381–92. http://dx.doi.org/10.3406/barb.1986.61410.

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CAYLA, Francois-Regis. "L'interféromètre IASI - Un nouveau sondeur satellitaire haute résolution." La Météorologie 8, no. 32 (2001): 23. http://dx.doi.org/10.4267/2042/36150.

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Denis, A., O. Loustau, H. Chiavassa-Gandois, et al. "IRM haute résolution de la peau : aspects normaux." Journal de Radiologie 89, no. 7-8 (2008): 873–79. http://dx.doi.org/10.1016/s0221-0363(08)73875-7.

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Bourel-Ponchel, E., M. Madmoudzadeh, A. Delignières, G. Kongolo, and F. Wallois. "Que penser de l’EEG haute résolution en néonatalogie ?" Neurophysiologie Clinique/Clinical Neurophysiology 42, no. 4 (2012): 260. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucli.2012.04.035.

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Bekaert, M., F. Fortin, C. Oppenheim, et al. "IRM haute résolution de la plaque d’athérosclérose carotide." Journal of Neuroradiology 31, no. 2 (2004): 95. http://dx.doi.org/10.1016/s0150-9861(04)96929-5.

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30

Gavaret, M., J. M. Badier, and P. Chauvel. "EEG haute résolution (EEG-HR) et magnétoencéphalographie (MEG)." Neurochirurgie 54, no. 3 (2008): 185–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuchi.2008.02.014.

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Jordan, Bertrand. "Slide-seq : L'analyse d'expression à haute résolution spatiale." médecine/sciences 35, no. 6-7 (2019): 589–91. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019099.

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Abstract:

A newly developed technique allows the analysis of gene expression within tissues at near-cellular resolution. This opens a whole range of applications and will be a major ingredient of future studies.

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32

Chadès, Iadine. "Algorithmes de co-évolution pour la résolution approchée de PDM multi-agent." Revue d'intelligence artificielle 20, no. 2-3 (2006): 345–82. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.345-382.

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33

Deleau, Hervé, Jin-Kao Hao, and Frédéric Saubion. "Algorithmes hybrides génériques pour la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes." RAIRO - Operations Research 39, no. 2 (2005): 87–103. http://dx.doi.org/10.1051/ro:2005006.

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34

Quilliot, A., and S. Godano. "Algorithmes de poursuite pour la résolution de programmes (linéaires) en nombres entiers." RAIRO - Operations Research 27, no. 3 (1993): 307–18. http://dx.doi.org/10.1051/ro/1993270303071.

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Zaaboub, Wala, and Zouhour Ben Dhiaf. "Approche de détermination de signature de texture - application à la classification de couverts forestiers d'image satellitaire à haute résolution." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 207 (September 24, 2014): 45–58. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.209.

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Abstract:

Cet article présente une approche d'identification de signature de texture pour la classification d'image satellite à haute résolution de scènes forestières. Nous cherchons la combinaison la plus adéquate d'attributs issus de mesures de texture. Cette combinaison d'attributs, qui forme notre signature, doit permettre la discrimination entre les différents types de textures présents dans l'image à classer. Nous améliorons notre signature par une étape de pondération des attributs. Le poids de chaque attribut traduit son degré de confiance. Nous terminons par une étape d'expérimentation consistant à appliquer notre signature combinée pondérée pour des fins de classification d'image satellite haute résolution de zones forestières.

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Van-Wierts, Stéfanie, Pascal Bernatchez, and Christian Larouche. "Suivi topographique côtier au moyen d’un système LiDAR mobile terrestre : exemple d’une recharge sédimentaire de plage." GEOMATICA 71, no. 4 (2017): 194–212. http://dx.doi.org/10.5623/cig2017-402.

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Abstract:

L’évolution côtière est complexe, notamment par la migration de la ligne de rivage et l’apparition successive de zones d’érosion ou d’accumulation. Les suivis quantitatifs des systèmes côtiers sont largement utilisés afin de comprendre leurs évolutions temporelle et spatiale. Plusieurs méthodes d’acquisition topographiques ont été utilisées (GNSS RTK, LiDAR aéroporté et LiDAR terrestre statique ou mobile) où chaque méthode présente des avantages et des inconvénients lors de suivis d’environnements côtiers. L’objectif de cet article est de quantifier la précision d’un système LiDAR mobile (SLM) terrestre et d’évaluer s’il peut répondre aux principaux défis des levés topographiques en milieu côtier qui consistent à réaliser des levés à une haute résolution temporelle, à moindre coût, tout en assurant une bonne précision altimétrique et une bonne résolution spatiale. Les résultats montrent que la résolution spatiale est centimétrique et que la précision altimétrique est de 0,039 m (RMS calculé sur 124 points de contrôle). La haute précision altimétrique et la haute résolution spatiale permettent de maximiser la précision des calculs de volume sédimentaire et ainsi diminuer les coûts associés à l’erreur de calcul, notamment lors de projets de recharge sédimentaire de plage. Cela permet aussi d’assurer le positionnement exact de limites marégraphiques et géomorphologiques. En comparaison à des profils topographiques obtenus par méthodes clas siques, la forte densité des nuages de points observés avec un SLM permet de cartographier des formes morphologiques de faible amplitude diminuant ainsi l’erreur due à l’interpolation.

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Macron, Alain, and Raymond Louise. "Observations à haute résolution spectrale de deux nébuleuses planétaires." Bulletin de la Classe des sciences 75, no. 1 (1989): 482–503. http://dx.doi.org/10.3406/barb.1989.57868.

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Grégoire, J. M., S. Serrière, G. Georgesco, et al. "Techniques et applications de l’échographie haute résolution non invasive." Journal de Radiologie 87, no. 12 (2006): 1920–36. http://dx.doi.org/10.1016/s0221-0363(06)74178-6.

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Berges, O. "Applications de l’échographie haute résolution à l’étude de l’œil." Journal de Radiologie 87, no. 12 (2006): 1962–68. http://dx.doi.org/10.1016/s0221-0363(06)74181-6.

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Baida, Fadi, Claudine Bainier, and Daniel Courjon. "Interférometrie haute résolution par microscopie optique en champ proche." Microscopy Microanalysis Microstructures 5, no. 4-6 (1994): 409–25. http://dx.doi.org/10.1051/mmm:0199400504-6040900.

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Drillet, Yann, Romain Bourdallé-Badie, and Laure Siefridt. "Tests de sensibilité dans le modèle haute résolution Mercator." Annales mathématiques Blaise Pascal 9, no. 2 (2002): 283–98. http://dx.doi.org/10.5802/ambp.161.

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Vaillant, L. "Échographie haute résolution et lymphœdème : quand et comment l’utiliser ?" JMV-Journal de Médecine Vasculaire 45 (March 2020): S31. http://dx.doi.org/10.1016/j.jdmv.2020.01.073.

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Martin, Olivier, Christophe Meynard, Marc Pierrot-Deseilligny, Jean-Philippe Souchon, and Christian Thom. "Réalisation d'une caméra photogrammétrique ultralégère et de haute résolution." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 213 (April 26, 2017): 3–9. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2017.200.

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Abstract:

Ces dernières années, l'IGN a participé à des expériences de photogrammétrie très haute résolution au coursdesquelles des appareils photo numérique (APN) ont été utilisés sur différents types de drones. Cela nous a permisd'affiner les caractéristiques techniques importantes que devrait proposer une nouvelle caméra photogrammétrique ultralégèreet de très haute résolution dédiée à ce type d'application. Le LOEMI, laboratoire en instrumentation de l’IGN, fortde l'expérience qu'il a acquise en concevant et réalisant les caméras aériennes numériques de l'IGN, s'est lancé dans laconception de ce nouvel imageur en 2012 après avoir étudié les possibilités offertes par le marché en termes de capteuret de composant "cerveau" de la caméra. La caméra sera basée sur un capteur CMOS et son électronique d'acquisitionet de traitements sur un SoC+FPGA de la société Xilinx. Grâce à la conception modulaire du dispositif, on pourradisposer, en fonction du porteur utilisé, de configurations plus ou moins autonomes et donc plus ou moins lourdes, ouavec plus ou moins de connectivité ou de capteurs annexes. La configuration la plus légère sera constituée du seul"étage imageur" dont une version est, en ce début 2014, en cours de test. Les premiers prototypes fonctionnelsdevraient être réalisés d'ici la fin de l'année 2014.

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Vaillant, L. "Échographie haute résolution et lymphœdème : quand et comment l’utiliser ?" JMV-Journal de Médecine Vasculaire 46, no. 5 (2021): S26. http://dx.doi.org/10.1016/j.jdmv.2021.08.124.

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Messaoud, R., L. Bacha, S. Zaouali, et al. "346 Échographie Haute Résolution et Syndrome de Vogt-Koyanagi-Harada." Journal Français d'Ophtalmologie 31 (April 2008): 118. http://dx.doi.org/10.1016/s0181-5512(08)70944-6.

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Vaillant, L., and M. Naouri. "Échographie cutanée haute résolution : diagnostic positif et différentiel des lymphœdèmes." Journal des Maladies Vasculaires 34, no. 2 (2009): 101. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmv.2008.12.070.

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klein, I., P. Lavallée, P. J. Touboul, E. Schouman-Clayes, and P. Amarenco. "CO-05 - IRM haute résolution des artères sylviennes: résultats préliminaires." Journal of Neuroradiology 33, no. 1 (2006): 6. http://dx.doi.org/10.1016/s0150-9861(06)77125-5.

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Hay, A., N. Rocher, G. Dethorey, G. Renard, and J. L. Bourges. "Le kératocône en images OCT haute résolution en domaine spectral." Journal Français d'Ophtalmologie 35, no. 8 (2012): 642–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfo.2011.08.011.

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Vincent Tarazona, Par. "Système d'analyse à haute résolution pour microscopie électronique à transmission." Biofutur 1997, no. 169 (1997): 6–8. http://dx.doi.org/10.1016/s0294-3506(97)84146-4.

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Wahi, T., M. Bonnefoy, M. Chassevent, et al. "Spectrométrie à très haute résolution de l'émission K du néon." Annales de Physique 19 (October 1994): C1–59—C1–60. http://dx.doi.org/10.1051/anphys/1994018.

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