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TRAITEMENT DIMAGE SIF-1033 Détection dobjets par corrélation spatiale u Fondements de la détection dobjets u Corrélation spatiale (vs convolution) u.

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2 TRAITEMENT DIMAGE SIF-1033

3 Détection dobjets par corrélation spatiale u Fondements de la détection dobjets u Corrélation spatiale (vs convolution) u Coefficient de corrélation u Travail pratique #5

4 Fondements de la détection dobjets u Le but de la détection dobjets est de localiser dans une image f(x,y) de dimension M X N des objets (formes) représentés par une sous-image w(x,y) de dimension J X K sachant que J M et K N u Une approche basée sur la corrélation peut être utilisée pour détecter les objets u Cette approche consiste à déplacer lobjet w(x,y) sur limage f(x,y) est calculer un facteur dappariement (corrélation) mettant en relief la ressemblance entre lobjet w(x,y) et f(x,y) au voisinage de chaque point

5 Corrélation spatiale (VS convolution) u Appariement dobjets par corrélation

6 Corrélation spatiale (VS convolution) u Alors, pour chaque point s,t de notre image, nous calculons la valeur de c(s,t) correspondant à la corrélation entre w(x,y) et f(x,y) u Une valeur maximale de c(s,t) correspond à un appariement optimal de w(x,y) et f(x,y) u Le calcul de c(s,t) est par contre sensible aux changements damplitude de w et f

7 Corrélation spatiale (VS convolution) u Pour rendre le calcul de la corrélation invariant selon les changements damplitude nous pouvons utiliser une forme normalisée de c(s,t) ou calculer le coefficient de corrélation FORME NORMALISÉE c(s,t) 0,1

8 Corrélation spatiale (VS convolution) u Coefficient de corrélation -1,1

9 FIGURE 1.14 [rf. SCHOWENGERDT, p. 30] Corrélation spatiale

10 Corrélation spatiale (exemple)

11 /u/dmatensr/meunier/sif1033/images/rivTANK.rast Travail pratique #5 forme_tank.raw détecterobjet

12 Résumé u Détection dobjets par corrélation spatiale –Fondements de la détection dobjets –Corrélation spatiale (vs convolution) –Coefficient de corrélation u Remise du TP5 : 25 avril 2001.


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