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Constance de largeur et désocclusion dans les images digitales

L'école Gestaltiste s'intéresse à la vision, leur point de vue est que<br />nous regroupons des points lumineux et/ou des objets selon certaines<br />règles pour former des objets plus gros, des Gestalts.<br /><br />La première partie de cette thèse est consacrée à la constance de<br />largeur. La Gestalt constance de largeur regroupe des points situés<br />entre deux bords qui restent parallèles. Nous cherchons donc dans les<br />images des courbes ``parallèles.'' Nous voulons faire une détection<br />a contrario, nous proposons donc une quantification du ``non<br />parallélisme'' de deux courbes par trois méthodes. La première méthode<br />utilise un modèle de génération de courbes régulières et nous<br />calculons une probabilité. La deuxième méthode est une méthode de<br />simulation de type Monte-Carlo pour estimer cette probabilité. Enfin<br />la troisième méthode correspond à un développement limité de la<br />première en faisant tendre un paramètre vers 0 sous certaines<br />contraintes. Ceci conduit à une équation aux dérivées partielles<br />(EDP). Parmi ces trois méthodes la méthode de type Monte-Carlo est<br />plus robuste et plus rapide.<br /><br />L'EDP obtenue est très similaire à celles utilisées pour la<br />désocclusion d'images. C'est pourquoi dans la deuxième partie de cette<br />thèse nous nous intéressons au problème de la désocclusion. Nous<br />présentons les méthodes existantes puis une nouvelle méthode basée sur<br />un système de deux EDPs dont l'une est inspirée de celle de la<br />première partie. Nous introduisons la probabilité de l'orientation du<br />gradient de l'image. Nous prenons ainsi en compte l'incertitude sur<br />l'orientation calculée du gradient de l'image. Cette incertitude est<br />quantifiée en relation avec la norme du gradient.<br /><br />Avec la quantification du non parallélisme de deux courbes, l'étape<br />suivante est la détection de la constance de largeur dans<br />les images. Il faut alors définir un seuil pour sélectionner les<br />bonnes réponses du détecteur et surtout parmi les réponses définir<br />des réponses ``maximales.'' Le système d'EDPs pour<br />la désocclusion dépend de beaucoup de paramètres, il faut trouver une<br />méthode de calibration des paramètres pour obtenir de bons résultats<br />adaptés à chaque image.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00011229
Date06 December 2005
CreatorsVilléger, Emmanuel
PublisherUniversité de Nice Sophia-Antipolis
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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