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Appariement de deux images Paire dimages (640 x 480 pixels)

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Présentation au sujet: "Appariement de deux images Paire dimages (640 x 480 pixels)"— Transcription de la présentation:

1 Appariement de deux images Paire dimages (640 x 480 pixels)

2 Appariement de deux images Points dintérêt extraits avec Harris (approx. 500 points)

3 Appariement de deux images Appariement initial (188 couples)

4 Appariement de deux images Estimation robuste de la matrice fondamentale 99 inliers89 outliers

5 Appariement de deux images Appariement guidé (157 couples) il reste qq. faux appariements

6 Appariement de trois images Triplet dimages (640 x 480 pixels)

7 Appariement de trois images Points dintérêt extraits avec Harris (approx. 500 points)

8 Appariement de trois images 106 app. initial88 inliers18 outliers

9 Appariement de trois images Appariement guidé (95 couples) pas de faux appariements

10 Problèmes Transformations image –rotation image –changement affine dillumination –changement déchelle Invariants –géométrique : peu discriminant –photométrique : discriminant, mais linvariance est plus difficile dérivées moments filtres de Gabors

11 Invariants photométriques Basés sur des dérivées calculées en un point (x,y)

12 Invariants photométriques Basés sur des dérivées calculées en un point (x,y) Invariance aux –translations –changements de luminosité sous la forme

13 Calcul des dérivées Calcul stable par convolution avec dérivées Gaussiennes

14 Interpretation ( ) descripteur local Approximation locale dune fonction par la série de Taylor Décrit le voisinage dun point détermine la taille du voisinage

15 Invariance à la rotation Invariants différentiels [Koen87]

16 Invariance à lillumination Dans le cas dune transformation affine

17 Invariance aux changements déchelle Dans le cas dun changement déchelle

18 Invariance aux changements déchelle Dans le cas dun changement déchelle Les dérivées sont liées par

19 Points dintérêt - détecteur de Harris Manque de robustesse des points dintérêt en présence dun changement déchelle

20 Solution développée Points dintérêt invariants aux changements déchelle –adaptation des points dintérêt (Harris) aux changement déchelle localisation spatiale stable invariance aux rotations et aux changements affines de luminosité –extraction multi-échelle des points dintérêt –sélection de léchelle caractéristique dans lespace multi-échelle localisation invariante dans lespace déchelle

21 Points dintérêt - adaptation à léchelle Détecteur de Harris –deux valeurs propres importantes de la matrice dauto-correlation Adaptation de la matrice au changement déchelle fenêtre Gaussienne dintégration dérivées premières

22 Points dintérêt - résultats de ladaptation

23 Sélection de léchelle - principe Laplacien échelle caractéristique : maximum dans lespace déchelle [Lindeberg 98]

24 Sélection de léchelle - principe Laplacien invariance de léchelle caractéristique

25 Points dintérêt invariant à léchelle Sélection de léchelle caractéristique dans lespace déchelle –léchelle caractéristique existe en général pour des points dintérêt –le Laplacien permet de trouver le plus de maxima (résultat experimental) Sélection des points à léchelle caractéristique points invariants + échelle associée

26 Résultat de lappariement 213 / 190 points dintérêt détectés

27 Résultat de lappariement 58 points sont appariés initialement

28 Résultat de lappariement 32 points sont appariés après vérification - tous corrects

29 Résultat de lappariement 100% dappariements corrects (33)

30 Mesure de similarité ( ) = ?

31 Différentes distances distance Euclidienne –ne tient pas compte des différentes incertitudes

32 Différentes distances distance Euclidienne –ne tient pas compte des différentes incertitudes distance ponderée –ne tient pas compte des corrélations

33 Différentes distances distance Euclidienne –ne tient pas compte des différentes incertitudes distance ponderée –ne tient pas compte des corrélations distance de Mahalanobis


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