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ENSIMAG
2014-2015
Matthijs Douze & Karteek Alahari
Schéma type d'un système de description localeExtraction de points
ou régions d'intérêt :Détecteur
Ensemble de
points/régions d'intérêtImage requête
Ensemble de descripteurs
locaux de l'imageCalcul de signatures
locales : DescripteurBases de données
de signatures localesRequête avec les signatures
De l'image dans la base de
signatures : AppariemmentFusion
Score pour un sous-ensemble
des images de la baseDescription locale : plan
Extraction de points/régions d'intérêt
Descripteurs locaux
Appariement de points
Extraction de régions d'intérêt : enjeux
Extraire des régions qui soient invariants à de nombreuses transformationsTransformations géométriques
translation rotation similitude (rotation + changement d'échelle isotrope) affine (en 3d, textures localement planaires)Transformations photométriques
Changement d'intensité affine (I → a I + b) Base d'évaluation des points/régions d'intérêtAffine covariant region dataset :
8 ensembles de 6 images
transformation 2D fournie (vérité terrain)Bikes et Trees : flou
Graffiti et Wall : changement de point de vue
Bark et Boat : zoom + rotation
Leuven : changement de luminosité
UBC : compression JPEG
Principaux extracteurs de points/régions d'intérêtHarris
Harris-Affine
Hessian-Affine
Edge-Based Region Detector (EBR)
Intensity Extrema-Based Regions Detector (IBR)
Maximally Stable Extremal Regions (MSER)
Salient Region Detector
" A comparison of affine region detectors » K. Mikolajczyk et al., IJCV 2005lDétecteur de Harris : Introduction
Détecter les " coins » = des structures
répétables de l'image et localisent des endroits très discriminatifs d'une imageHarris
analyse locale lorsqu'on est sur un " coin », un déplacement dans n'importe quelle direction produit un fort changement des niveaux de gris " A Combined Corner and Edge Detector », C. Harris et M. Stephens, 1988Détecteur de Harris
Explication détaillée au tableau.
Harris : extraction du patch et calcul des gradientsHarris : 2 eétape
Harris : classification des types de régionsHarris : classification des régions : utilisation du seuil
Harris : exempleHarris : Invariance
Invariance à la translation : inhérente à la sélection des maxima locauxInvariance aux changements affines d'intensité
Invariance à la rotation
l'ellipse tourne mais la forme reste identique les valeurs propres restent identiques Mais pas d'invariance à des changements d'échelle exemple simple au tableauHarris : Non invariance à l'échelle
Taux de répétabilité : définition à venir...Détecteurs hessien & DoG
Analogue au détecteur de Harris
Les valeurs propres de la matrice des dérivées secondes (hessienne) caractérisent la forme locale du voisinage d'un point.Max sur le déterminant
Forte réponse sur les " blobs » et les crêtesDifférence détecteur de coins/blobs
Blob classique : DoG
H= I xx I xy I xy I xxInvariance à l'échelle (début)
Étape suivante pour obtenir un extracteur invariant aux transformations affines avec l'invariance à l'échelle, Harris devient invariant à une similitudeEchelle de calcul de Harris/hessien/laplacien/DoG
Déterminée par la taille des filtres de dérivation : σ des filtres gaussiens Réagit à une certaine taille de détails / une certaine plage de fréquences spatialesInvariance à l'échelle (suite)
Noyau (kernel) : Laplacien ou DoG
Sélection d'une échelle caractéristique : prendre les valeurs extrêmes d'une fonction f liée à l'échelle Une bonne fonction f présente des pics marquésLaplacien
invariance de l'échelle caractéristiqueInvariance à l'échelle (suite)
Détecteur de Harris-Laplace
Sélectionner le maximum de Harris en espace pour plusieurs échelles sélection des points à leur échelle caractéristiques avec le Laplacien Dans SIFT: recherche des maxima de DoG et position et en échelleInvariance à l'échelle (fin)
Implémentation d'un filtre gaussien
Valeurs coupées à w proportionnel à σ, séparableComplexité en O(w x xd x yd)
Multi-échelle en pratique:
pyramide d'imagesGaussiennes de taille constante
Harris-Affine et Hessian Affine (début)
Détecteur de région de l'état de l'art
K. Mikolajczyk, C. Schmid An affine invariant interest point detector, ECCV 2002 Algorithme : estimation itérative des paramètres localisation : Harris échelle : sélection automatique avec le Laplacien voisinage affine : normalisation avec la matrice des seconds moments → jusqu'à convergence Initialisation à partir de points d'intérêts multi-échelleHarris-Affine et Hessian Affine (suite)
Estimation itérative de la localisation, de l'échelle, du voisinagePoints initiaux
Harris-Affine et Hessian Affine (suite)
Estimation itérative de la localisation, de l'échelle, du voisinageIteration #1
Harris-Affine et Hessian Affine (suite)
Estimation itérative de la localisation, de l'échelle, du voisinageIteration #2
Harris-Affine et Hessian Affine (suite)
Estimation itérative de la localisation, de l'échelle, du voisinageIteration #3, #4, ...
Harris-Affine et Hessian Affine : pour résumer
Initialisation avec des points d'intérêt multi-échelle Estimation itérative de la localisation, de l'échelle, du voisinage MSERPrincipe (voir séquence de seuils)
trier les pixels par intensité tous les seuils d'intensité possibles sont testés localisation des régions qui sont stables par changement du seuilPourquoi ça marche (bien)
la binarisation locale est stable sur une large plage de seuils Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions, J. Matas,, O. Chum, M. Urbana and T. Pajdlaa, Image and Vision Computing 22(10), 2004Comment évaluer un extracteur ?
Évaluation quantitative des détecteurs de régions d'intérêt les points / regions doivent être à la même position relative Mesure de performance : le taux de répétabilité taux de régions qui se correspondent (vérité terrain 2D)Deux points se correspondent si
l'erreur de localisation est inférieure à 1.5 pixel l'erreur d'intersection est inférieure à 20% A Comparison of Affine Region Detectors, Mikolajczyk et al., IJCV 2005 homographie Harris vs Harris invariant à l'échelleComparaison des détecteurs répétabilité- changement d'échelleComparaison des détecteurs
0 4060
70
repétabilité - transformation perspective
Description locale : plan
Extraction de points/régions d'intérêt
Descripteurs locaux
Appariement de points
Et une fois qu'on a défini l'ellipse ?
Synthèse du patch (imagette)
On calcule un patch de taille donnée
Problème d'aliasing (apparition de haute fréquence) : application d'un filtrage (filtrage convolutif, par exemple gaussien)En pratique: sur la pyramide d'images
Tailles typiques de patch : 21x21, 64x64
Objectif (début)
comparaisonObjectif (fin)
En utilisant un détecteur, on est capable de détecter des zones robustes (et informatives) de l'image Mais à ce stade, ces zones ne peuvent pas être comparées entre ellesQu'est qu'un descripteur ?
une représentation de la zone d'intérêt sous la forme d'un vecteur qui appartient à un espace muni d'une distanceQu'est qu'un bon descripteur ?
invariant discriminant compactRemarque : ces objectifs sont contradictoires
invariance compacité capacité de discriminationDescripteurs
Descripteurs basiques
Descripteurs invariants à la luminosité/rotation : invariants différentiels Descripteurs à base de moments couleurs affine-invariantsÉtat de l'art : le descripteur SIFT
Descripteur CS-LBP
Descripteurs de régions texturées
Descripteur pixel
On range les pixels au voisinage du point dans un vecteurCalcul simple
Volumineux (patch de 32x32 = vecteur de 1024 éléments) Invariance possible aux transfo affines de luminosité Utilisé comme " baseline » en classification descripteur localInvariants différentiels (début)
Descripteurs de points (on ne part pas d'un patch) Basés sur des dérivées calculées en un point (x,y). Idée : Normalisation pour être invariant aux changements affines de luminosité vx,y=Ix,y
I x x,y I y x,y I xx x,y I xyquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40[PDF] la bastille 1789
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