SIF-1033 Traitement d’image

Présentation au sujet: "SIF-1033 Traitement d’image"— Transcription de la présentation:

1 SIF-1033 Traitement d’image
Sujets Détection des droites Transformée de Hough (espace paramétré) avec la pente et l’ordonnée à l’origine avec la normale et l’angle Détection des droites dans l’espace transformé Détection des cercles/ellipses Lectures: Notes de cours

2 Détection des droites Si nous avons une image binaire dont les pixels avec une valeur de niveau de gris à PIXMAX font partis de segments de droites La détection des droites pourrait être effectuée en: Déterminant l’ensemble des droites potentielles Chercher les points proches de chaque droite potentielle => n3 comparaisons

3 Transformée de Hough (avec la pente et l’ordonnée à l’origine)
Figure 7.15 [rf. GONZALEZ, p. 434]

4 Représentation discrète d’un espace paramétré : transformée de Hough
Tableau de compteurs de points colinéaires Figure 7.16 [rf. GONZALEZ, p. 435]

5 Transformée de Hough (avec la pente et l’ordonnée à l’origine)
Faiblesse Pour a ->  => droite verticale b ->  Difficile à représenter dans l’espace paramétré

6 Transformée de Hough (avec la normale et l’angle)
Figure 7.17 [rf. GONZALEZ, p. 436]

7 Transformée de Hough (avec la normale et l’angle)
Forme normale de la droite  = x cos  + y sin  L’espace paramétré est borné par:  -(H2+L2)1/2, (H2+L2)1/2 H: Hauteur de l’image L: Largeur de l’image  -/2,/2

8 Transformée de Hough (exemples)
B Image avec 5 points spécifiques Espace paramétré rq ( A relie les pts 1, 3 et 5 et B les pts 2, 3 et 4 ) Espace paramétré rq {où q s’étend de ± 90° et r de ± Ö2D} Espace paramétré rq ( inversion des signes de r et q à ± 90° ) Figure 7.18 [rf. GONZALEZ, p. 437]

9 Transformée de Hough (avec la normale et l’angle)
Algorithme général Effectuer la transformée de Hough Pour chaque pixel à PIXMAX Calculer les droites chacune paramétrées , pouvant passer par ce pixel Faire la mise à jour des compteurs de points colinéaires (espace paramétré) aux positions , Détecter les droites Parcourir l’espace paramétré et déterminer si le nombre de points colinéaires dépasse un seuil fixé par l’usager

10 Détection des droites dans l’espace transformé (exemples)
Figure 7.14 [rf. GONZALEZ, p. 433]

11 Détection des droites dans l’espace transformé (exemple OpenCV: houghlines.c)

12 Détection des droites dans l’espace transformé (exemple OpenCV: houghlines.c)

13 Détection des droites dans l’espace transformé (exemple OpenCV: houghlines.c)

14 Détection des droites dans l’espace transformé (exemple OpenCV: houghlines.c)

15 Détection des droites dans l’espace transformé (exemple OpenCV: houghlines.c)

16 Détection des droites dans l’espace transformé (exemple OpenCV: houghlines.c)

17 Détection des cercles Expression du cercle en coordonnées polaires par
L’espace projeté est paramétré par xc et yc donnés par

18 Détection des cercles Algorithme général
Effectuer la transformée de Hough (cercle de rayon r) Pour chaque pixel à PIXMAX Calculer les centres des cercles donnés par xc,yc pouvant contenir ce pixel Faire la mise à jour des compteurs des centres de cercle (espace paramétré) aux positions xc,yc Détecter les cercles Parcourir l’espace paramétré et déterminer si le nombre de points cocirculaires dépasse un seuil fixé par l’usager

19 Détection des cercles (Exemple)
Image monnaie

20 Détection des ellipses (Exemple)
(ex: findThresholdFaceNIR.c)

21 Détection des ellipses (Exemple)
(ex: findThresholdFaceNIR.c)

22 Détection des ellipses (Exemple)
(ex: findThresholdFaceNIR.c) //

23 Détection des ellipses (Exemple)
Extraction des contours à partir de l’image seuillée

24 Détection des ellipses (Exemple)
(ex: findThresholdFaceNIR.c)

25 Détection des ellipses (Exemple)
Extraction des contours et ellipses à partir de l’image seuillée

26 Résumé Segmentation des images par détection des droites
Transformée de Hough Détection des droites dans l’espace transformé Détection des cercles/ellipses