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Traitements d'images et Vision par ordinateur Images binaires Alain Boucher - IFI

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Présentation au sujet: "Traitements d'images et Vision par ordinateur Images binaires Alain Boucher - IFI"— Transcription de la présentation:

1 Traitements d'images et Vision par ordinateur Images binaires Alain Boucher - IFI

2 Opérations sur les images binaires discrètes Connexité Distances discrètes Etiquettage de composantes connexes Opérateurs morphologiques

3 Vision par ordinateur - Alain Boucher3 Connexité 4 ou 8 Connexité-4 p et q sont connexe-4 si q est dans N 4 (p) Connexité-8 p et q sont connexe-8 si q est dans N 8 (p) Cela influence la reconnaissance Est-ce qu'il y a 1 ou 3 objets ici ?

4 Vision par ordinateur - Alain Boucher4 Connexité 4 ou 8 Conseils: Connexités différentes pour les contours et régions Connexité-4 pour les régions Connexité-8 pour les contours Région : 8-connexes, Contour : 4-connexes Région : 4-connexes Contour : 8-connexes

5 Vision par ordinateur - Alain Boucher5 Distance discrète entre pixels Distance D 4 (distance de Manhattan) D 4 (p,q) = |x-s | + |y-t | Forme un diamant centré sur (x,y) Ex: D

6 Vision par ordinateur - Alain Boucher6 Distance discrète entre pixels Distance D 8 (distance de l'échiquier) D 8 (p,q) = maximum (|x-s|, |y-t|) Forme un carré centré sur (x,y) Ex: D

7 Vision par ordinateur - Alain Boucher7 Etiquetages de composantes connexes Composante connexe = ensemble de pixels connexes (voisins) appartenant à une même entité. Une image segmentée n'est qu'une succession de pixels. On désire donner une valeur commune pour les pixels d'une région ou d'un contour. On désire avoir une valeur différente pour chaque région/contour. Utilisé en post-segmentation.

8 Vision par ordinateur - Alain Boucher8 Etiquetages de composantes connexes Fond Objets segmentés Nous allons effectuer un parcours de limage pour affecter un numéro unique (étiquette) pour chaque région. Tous les pixels dune même région doivent avoir le même numéro (étiquette).

9 Vision par ordinateur - Alain Boucher9 Etiquetages de composantes connexes 1 Premier parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte soit la plus petite étiquette parmi ses voisins haut et gauche soit une nouvelle étiquette. Parcours Voisinage X X?

10 Vision par ordinateur - Alain Boucher10 Etiquetages de composantes connexes 11 Premier parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte soit la plus petite étiquette parmi ses voisins haut et gauche soit une nouvelle étiquette. Parcours Voisinage X X?

11 Vision par ordinateur - Alain Boucher11 Etiquetages de composantes connexes 1112 Premier parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte soit la plus petite étiquette parmi ses voisins haut et gauche soit une nouvelle étiquette. Parcours Voisinage X X?

12 Vision par ordinateur - Alain Boucher12 Etiquetages de composantes connexes Premier parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte soit la plus petite étiquette parmi ses voisins haut et gauche soit une nouvelle étiquette. Parcours Voisinage X X?

13 Vision par ordinateur - Alain Boucher13 Etiquetages de composantes connexes Premier parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte soit la plus petite étiquette parmi ses voisins haut et gauche soit une nouvelle étiquette. Parcours Voisinage X X?

14 Vision par ordinateur - Alain Boucher14 Etiquetages de composantes connexes Premier parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte soit la plus petite étiquette parmi ses voisins haut et gauche soit une nouvelle étiquette. Parcours Voisinage X X?

15 Vision par ordinateur - Alain Boucher15 Etiquetages de composantes connexes Deuxième parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte la plus petite étiquette parmi la sienne et celles ses voisins bas et droite Parcours Voisinage XX X

16 Vision par ordinateur - Alain Boucher16 Etiquetages de composantes connexes Deuxième parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte la plus petite étiquette parmi la sienne et celles ses voisins bas et droite Parcours Voisinage XX X

17 Vision par ordinateur - Alain Boucher17 Etiquetages de composantes connexes Deuxième parcours de limage Pour chaque pixel dune région, on lui affecte la plus petite étiquette parmi la sienne et celles ses voisins bas et droite Parcours Voisinage XX X

18 Vision par ordinateur - Alain Boucher18 Etiquetages de composantes connexes En deux parcours, nous avons terminé létiquettage des régions. Parfois, il faut plus de deux parcours, selon la forme des régions exemple : région en spirale ! On continue les parcours, dans un sens puis lautre, jusquà ce quil ny ait plus de changement détiquettage. Il est possible de ne faire quun seul parcours Gestion dune table déquivalence détiquettes Mise à jour récursive des étiquettes lorsque 2 étiquettes se rencontrent Pour étiquetter des contours, on procède de la même façon, sauf quon utilise la 8-connexité (on regarde 3 voisins au lieu de 2). 12 3?

19 Vision par ordinateur - Alain Boucher19 Opérateurs morphologiques Très utilisés sur les images binaires (images de masques) mais aussi sur les images en niveaux de gris Permettent de modifier la morphologie des objets Pour nettoyer le résultat de la segmentation Remplir les trous, éliminer le bruit Pour lisser le résultat de la segmentation Utilisé en post-segmentation. Caractérisés par un élément structurant des transformations erosion, dilatation, ouverture (érosion & dilatation), fermeture (dilatation & érosion)

20 Vision par ordinateur - Alain Boucher20 Opérateurs morphologiques Lélément structurant glisse sur les bords (intérieurs, extérieurs) des objets et transforme sur son passage : des pixels dobjet en pixels de fond (érosion) des pixels de fond en pixels dobjet (dilatation) Exemple d'éléments structurants : Connexité-4 Connexité-8 Il existe d'autres formes d'éléments structurants, pas forcément symétriques.

21 Vision par ordinateur - Alain Boucher21 Opérateurs morphologiques Erosion : Si un des pixels du masque est fond (valeur 0) alors le pixel central devient fond. Dilatation : Si un des pixels du masque fait partie de l'objet (valeur > 0) alors le pixel central devient objet. Ouverture : Erosion puis dilatation Fermeture : Dilatation puis érosion

22 Vision par ordinateur - Alain Boucher22 Erosion - dilatation Source :

23 Vision par ordinateur - Alain Boucher23 Ouverture - fermeture


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