Extraction de segments pour la reconnaissance de symboles : Une approche robuste par Transformée de Hough Présenté par : Simon BERNARD Encadré par : Jean-Marc.

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1 Extraction de segments pour la reconnaissance de symboles : Une approche robuste par Transformée de Hough Présenté par : Simon BERNARD Encadré par : Jean-Marc OGIER Karell BERTET

2 Plan Introduction Transformée de Hough Extraction de Segments
Évaluation de performances Conclusion et perspectives Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

3 Introduction Projet de recherche … Cadre :
Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Introduction Projet de recherche … Cadre : « Reconnaissance d’objets graphiques détériorés : approche basée sur un treillis de Galois » (Thèse de Stéphanie Guillas) Système de reconnaissance de symboles. Classifieur treillis de Galois. Construire une signature avec des descripteurs structurels … Sujet : … extraction de primitives graphiques structurelles. Extraction de primitives Structurelles Signature de descripteurs Structurels Reconnaissance à l’aide du treillis de Galois Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

4 Introduction Contexte …
Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Introduction Contexte … Symboles détériorés (GREC’2003) : fortement bruités > Résistance au bruit Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

5 Introduction Contexte …
Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Introduction Contexte … Symboles détériorés (GREC’2003) : fortement bruités > Résistance au bruit Treillis de Galois : Signature numérique > Richesse de la représentation Modèle Carac01 Carac02 Carac03 … Symbol01 X Symbol02 Symbol03 Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

6 Qualité de la Représentation
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Transformée de Hough Méthodes Structurelles … Méthodes Qualité de la Représentation Robustesse Invariance Détection de contours Contours : – ++ Squelettisation Squelette : + Parcours de forme Squelette (ou contours) : Décomposition en plages Segmentations en régions Régions : Sous-échantillonnage Squelette (ou régions) : Graphe de composantes Transformée de Hough\Radon +++ Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

7 Transformée de Hough Comment ? …
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Transformée de Hough Comment ? … Il s’agit ici de détecter des droites pour en extraire des segments Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

8 Extraction de segments
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Extraction de segments Problématiques … Deux problèmes se posent : Complexité algorithmique De nombreux travaux existent dans la littérature, et proposent des solutions efficaces pour résoudre ce problème. Exploitation des formes détectées Problème complexe car : Dépend du contexte d’application. Dépend de la nature des formes détectées. Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

9 Extraction de segments
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Extraction de segments Solutions proposées … 1 2 3 Sélection de droites Détection de segments Transformée de Hough Extraction de droites Extraction de segments Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

10 Extraction de segments
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Extraction de segments Solutions proposées … 1 - Transformée de Hough Prétraitements : Filtre moyenneur pour nettoyer l’image Squelettisation pour sélectionner un ensemble réduit de pixels à projeter Implémentation standard de la Transformée de Hough Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

11 Extraction de segments
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Extraction de segments Solutions proposées … 2 - Sélection des droites Les déformations de squelette peuvent engendrer la détection de plusieurs droites pour un seul trait. Dans l’espace de Hough on dispose donc de groupes de points, dont on souhaite déterminer le centre. Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

12 Extraction de segments
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Extraction de segments Solutions proposées … 3 - Détection de segments 3-1 – Parcours de la droite (Algorithme de Bresenham) 3-2 – Critère de dispersion et projection : Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

13 Extraction de segments
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Extraction de segments Solutions proposées … 3 - Détection de segments (suite) 3-3 – Parcours de la droite 3-4 – Vérification des espacements 3-5 – Vérification des longueurs Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

14 Extraction de segments
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Extraction de segments Exemple … Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

15 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Base de symboles … Base de symboles du premier contest international de reconnaissance de symbole : Workshop on graphic recognition GREC’2003 Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

16 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Base de symboles … La base GREC’2003 est constituée avec neuf degrés de dégradations binaires (simulation de bruit introduit par l’impression, la numérisation, ou la photocopie) 9 bases de tests contenants chacune 5 symboles issus d’un modèle : 9 x 5 x 15 = 45 x 15 = 675 symboles détériorés Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

17 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Évaluation … Résultat d’un travail collaboratif (Mathieu Delalandre) Distance de « matching » Reconnaissance basée sur cette distance : pas d’invariance à la rotation ou au changement d’échelle. Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

18 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Résultats … Synthèse des taux de reconnaissance : Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

19 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Résultats … Comparaison avec les deux systèmes présentés lors de GREC’2003 : Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

20 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Résultats … Reconnaissance et Distances (2) : Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

21 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Résultats … Distances et Épaisseur des traits : Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

22 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Résultats … Reconnaissance et Distances (1) : Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

23 Évaluation de performances
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Évaluation de performances Résultats … Erreur de reconnaissance : Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.

24 Conclusion de perspectives
Introduction • Transformée de Hough • Extraction de segments • Évaluation de performances • Conclusion et perspectives • Conclusion de perspectives Et maintenant ? … Bons taux de reconnaissance : Représentation discriminante pour une signature discriminante. Analyse des résultats : Se focaliser sur les points faibles identifiés. Perspectives d’amélioration : Implémentation de techniques d’optimisation existantes. Détection de cercles et arcs de cercles. Simon BERNARD Stage de Master II IMA Image et Calculs.