Partie II Segmentation Recherche de frontires Segmentation Recherche
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Partie II : Segmentation Recherche de frontières Segmentation Recherche de régions
Seuillage Segmentation en régions Détection des discontinuités et des frontières
RECHERCHE DE FRONTIERES Détection des points isolés Détection des droites Détection des contours Détection des frontières
Détection des points isolés et test (Image, Masque) Image -1 -1 8 -1 -1
Détection des droites -1 -1 2 -1 -1 -1 2 2 2 -1 -1 2 -1 -1 -1 -1 2 0° (horizontale) 90° (verticale) 45° -45°
0° (horizontale) 90° (verticale)
Détection des contours Dérivée première Profil Dérivée seconde
Module(s) Opérateurs gradients Argument Exemple (image) 100 200 Exemple (numérique) 25 42 100 30 0 -158 2 -170 100 -12 +17 -23 -40
0 0 0 0 1 -1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 -1 0 Opérateurs les + simples Opérateurs de Roberts
Opérateurs de Prewitt -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 -1 0 1 horizontal vertical
Opérateurs de Sobel -1 -2 -1 -1 0 0 0 -2 0 2 1 -1 0 1 horizontal vertical
-1 -1 -2 -1 -1 0 -2 0 -1 -1 01 -1 21 -2 0 -1 021 -2 -1 01 -1 100 -726 -730 -700 01 -1 0 21 -2 -1 021 -2 -1 0 -1 1 +13 +26 +13 10 2 01 120 102 10 21 1 190 190 200 210 213 186 190 200 200 50 10 1 50 10 21 50 10 1 10 21 14 10 30 30 100 30 30 Opérateurs de Sobel -4 -10 -33 -619 -628 -492 0 0 0
Opérateur Laplacien (dérivée seconde) /x /y /x /x /y /y
Opérateur Laplacien 0 -1 0 Sensible au bruit -1 4 -1 Il produit une ligne double 0 -1 0 Passage à 0
Liverpool RGB Sobel Liverpool 256 gris Laplacien
Détection des frontières Lignes, contours, points Frontières Méthode locale Transformée de Hough
Détection des frontières Méthode locale Pour chaque pixel (x, y) d ’un contour (fort gradient), on cherche les pixels adjacents (x’, y’) dont le gradient est peu différent de celui de (x, y).
Détection des frontières Plan de l’image Transformée de Hough Plan des paramêtres y x b a a et b fixés x et y fixés
b a
case (u, v) => accumulateur ALGORITHME 1) Quadrillage de l ’espace (a, b) bmin amin 2) Pour chaque case A(u, v)=0 b 3) Pour chaque point image a) Choisir b) Calculer c) Calculer la case (u, v) d) A(u, v)= A(u, v)+1 amax bmax a 4) Pour toute case (u, v), si A(u, v)>seuil, cette case représente une droite
Problème lié à l’implémentation précédente y b a=100 a=10 x a=1 a=100 a x et y fixés Quadrillage impossible
Solution : une autre représentation des droites rmin y r q x -p/2 rmax r Espace des paramètres q
y r q q x r Espace image Espace des paramètres
RECHERCHE DE REGIONS Seuillage Agrégation de pixels Split and Merge
Formulation Image = Région R
Seuillage avec Coordonnées du pixel Image Propriété locale au pixel
Seuillage global Seuillage local Seuillage dynamique
Seuillage global
Utiliser l’histogramme
Seuillage local Le seuil est la valeur moyenne d ’une fenêtre 5 x 5 centrée en (x, y)
Agrégation de pixels Choix d ’un pixel source Accumulation des voisins vérifiant la propriété
Split and Merge Quadtree I Split : On divise jusqu’à ce que la propriété soit vraie dans la sous image Merge : On regroupe les régions adjacente dont l ’union vérifie la propriété
Propriété recherchée : Même niveau de gris
Travaux dirigés Série II 1) Dans la « Toolbox » IMAGES de MATLAB, étudier les fonctions suivantes: edgedemo, edge, imcontour, grayslice. 2) Réaliser un programme MATLAB, qui, à partir d’une image à 8 niveaux de gris de dimension 16 x 16, permette d’obtenir sa décomposition en quadtree. La propriété que doit vérifier une région est que ses niveaux de gris maximum et minimum ne diffèrent que de 10%. 3) Réaliser un programme MATLAB, qui permette d’obtenir les droites de l’image (transformée de Hough).
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