TRAITEMENT D’IMAGE SIF-1033.

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1 TRAITEMENT D’IMAGE SIF-1033

2 Détection d’objets par corrélation spatiale
Fondements de la détection d’objets Corrélation spatiale    (vs ‘convolution’)           Coefficient de corrélation Travail pratique #5

3 Fondements de la détection d’objets
Le but de la détection d’objets 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 Une approche basée sur la corrélation peut être utilisée pour détecter les objets Cette approche consiste à déplacer l’objet w(x,y) sur l’image f(x,y) est calculer un facteur d’appariement (corrélation) mettant en relief la ressemblance entre l’objet w(x,y) et f(x,y) au voisinage de chaque point

4 Corrélation spatiale (VS convolution)
Appariement d’objets par corrélation

5 Corrélation spatiale (VS convolution)
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) Une valeur maximale de c(s,t) correspond à un appariement optimal de w(x,y) et f(x,y) Le calcul de c(s,t) est par contre sensible aux changements d’amplitude de w et f

6 Corrélation spatiale (VS convolution)
Pour rendre le calcul de la corrélation invariant selon les changements d’amplitude nous pouvons utiliser une forme normalisée de c(s,t) ou calculer le coefficient de corrélation FORME NORMALISÉE c(s,t) 0,1

7 Corrélation spatiale (VS convolution)
Coefficient de corrélation -1,1

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

9 Corrélation spatiale (exemple)

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

11 Résumé Détection d’objets par corrélation spatiale
Fondements de la détection d’objets Corrélation spatiale (vs ‘convolution’) Coefficient de corrélation Remise du TP5 : 25 avril 2001.