algorithme de detection de contour d'une image

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Chapitre 9: Détection de contours

La détection des contours (Edge detection) dans une image permet de: Reconnaître les objets présents dans une scène Faire de la segmentation : différencier les zones de l'image Extraire des informations pertinentes Les contours sont caractérisés par des discontinuités (variations) de la fonction d'intensité

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Détection de contours

Le ﬁltrage linéaire d’une image Filtrer une image consiste à convoluer sa fonction d’intensité I(xy) avec une fonction h(xy) appelée réponse impulsionnelle du ﬁltre I′(xy) = h(xy)∗I(xy) I′(xy) = Z +∞ −∞ Z +∞ −∞ h(uv)I(x− uy −v)du dv I′(xy) = Z +∞ −∞ Z +∞ −∞ h(x −ux− v)I(uv)du dv

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ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC PROJET D

des contours d'objets dans une image à niveaux de gris Hugues Bélanger (Sommaire) La détection du contour d'un objet spécifique se trouvant dans une image est une opération importante de plusieurs systèmes de vision Des solutions proposées auparavant consistaient à utiliser un détecteur d'arêtes suivie d'une méthode de regroupement

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La detection´ des contours dans les images

2 1 Un modele` continu de contour Dans une image supposee´ continue un contour apparaˆıt comme une ligne ou` sont localisees´ les tr`es fortes variations de Soit le gradient de : On associe `a une image du module du gradient de : '&)(+* !#\" $ $ \"$& ( -0/1 ((2 1) ainsi qu’une image des directions du gradient a` partir de : 2 et par

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Projet:“Traitementd’imagesdétectionde contours”

La plupart des méthodes de détection de contours sont basées sur l’étude des dérivées de l’image Mais il reste à déﬁnir ce qu’on entend par là puisque les images digitales sont des objetsdenaturediscrète Prenonsl’exempledelapremièredérivéeselonlapremièrevariable

Qu'est-ce que là détection de contours ?
La plupart des méthodes de détection de contours sont basées sur l’étude des dérivées de l’image. Mais il reste à définir ce qu’on entend par là, puisque les images digitales sont des objets de nature discrète. Prenons l’exemple de la première dérivée selon la première variable.
Comment les contours sont-ils détectés dans les images ?
La d ́etection de contours dans les images a d ́ebut ́e de fac ̧on extrˆ emement empirique par des op ́erateurs lo-caux qui, soit estimaient un gradient, soit convoluaient l’image par des masques caract ́eristiques des contours [Haralick et Shapiro, 1985].
Comment localiser les contours d’une image ?
Pa analogie avec la dimension 1, on peut considérer que les contours d’une image sont localisés là où la norme du gradient présente un maximum local. Listing 4 – Implémentation du seuillage : la fonction renvoie un tableau contenant des zéros et des uns, qui correspondent à la fonction caractéristique de l’ensemble considéré.
Quels sont les objectifs de la détection de contours ?
Détection de contours si le contour est net, comme une "rampe" si le contour est plus flou ou comme un Segmentation d'images cérébrales : État de l'art. Rapport de recherche, Christian Barillot Objectifs? 1. Approche gradient 1. Approche gradient correspondant au GH GV

Cours de traitement dimage: détection de contours

#32 OPENCV-PYTHON Contour Detection Functions Uses and Demonstration

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Segmentation d'image par détection de contours et algorithme "ligne de

Une première idée pour trouver leur localisation consiste à seuiller la norme du gradient c’est à dire à considérer que les pixels qui font partie des contours de l’image sont ceux pour lesquelslanormedugradientestplusgrandequesoùs>0 estunseuil?xéarbitrairement Formellementonpeutécrire: (mn) estsuruncontourdel’image ??

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La detection´ des contours dans les images - Telecom Paris

La detection´ des contours dans les images Chapitre r´edig e´ par Henri MAˆITRE La detection´ de contours dans les images a deb´ ute´ de fac¸on extrˆemement empirique par des op´erateurs lo-caux qui soit estimaient un gradient soit convoluaient l’image par des masques caract´eristiques des contours [Haralick et Shapiro 1985]

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ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC PROJET D

7 1 1 Formulation Puisque les contours actifs appartiennent à la famille des courbes continues et dérivables on peut toujours les modéliser par une forme paramétrique normalisée comme: [ ] s v(s) [x(s)y(s)]T 01 2 = ? = ? a a ( 1 1 ) où [ ]T indique le transposé du vecteur

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Exercice 1 : Détection de contour (30 minutes) On veut approximer le contour d’un objet dans une image par un contour actif Nous savons que la forme de l’objet à détecter est proche d’un triangle Aussi nous proposons de détecter le contour de cet objet par un contour actif de type « snake » défini par trois points x1 x2 et x3

Comment faire la segmentation d'une image par détection de contour ?

D'un point de vue mathématique on peut considérer que l'image est une fonction de R*R vers R : on prend un couple de réels (les coordonnées) auquel un autre réel est associé (un niveau de gris). Pour réaliser la segmentation d'une image par détection de contour, la première étape est de représenter les variations de valeur dans l'image.

Comment représenter les contours d'une image ?

La première est de représenter l'image en fonction de l'intensité de ses variations, on met ainsi en valeur les fortes variations de valeur dans l'image, donc les potentiels contours. La deuxième est de regrouper les zones dans cette nouvelle image par homogénéité, on détecte ainsi des régions dans l'image.

Comment définir l'algorithme d'une image ?

Deux étapes principales constituent donc l'algorithme. La première est de représenter l'image en fonction de l'intensité de ses variations, on met ainsi en valeur les fortes variations de valeur dans l'image, donc les potentiels contours.

Comment prolonger une image ?

Prolonger l'image. Il existe de nouveaux plusieurs méthodes, comme se référer à la valeur du pixel dans l'image le plus proche lorsque le pixel voulu est en dehors de l'image, ou répéter l'image lorsque la valeur voulue est hors de l'image. La manière de prolonger l'image dépend de la manière dont on va utiliser le résultat.

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Pour réaliser la segmentation d'une image par détection de contour, la première étape est de représenter les variations de valeur dans l'image. Si l'image est une fonction, et qu'elle est considérée différentiable, il est possible d'utiliser le gradient pour déterminer les variations de valeur en chaque point.

Comment on peut déterminer si un pixel appartient à un contour ?

Un contour peut se caractériser par une rupture (discontinuité) d'intensité du niveau de gris dans l'image suivant une (ou des) direction(s) donnée(s).
. Pour un pixel donné, si le niveau de gris des pixels voisins est "très différent" de celui de ce pixel, on considérera que ce pixel fait partie d'un contour.

Quels sont les algorithmes de traitement d'image ?

L'algorithme JPEG dépend d'un paramètre de qualité Q, allant de 1 à 100.
. Plus celui-ci est petit, plus l'image perd de sa qualité.
. En effet, la compression est dite avec perte.
. Elle se fait en retirant certaines informations qui sont des détails peu visibles pour l'œil humain.

Quel est l'intérêt de réaliser une détection de contours ?

La détection des contours dans une image réduit de manière significative la quantité de données en conservant des informations qu'on peut juger plus pertinentes.
. Il existe un grand nombre de méthodes de détection des contours de l'image mais la plupart d'entre elles peuvent être regroupées en deux catégories.

Quels sont les types de traitement d'image ?

Ainsi, les images acquises par rayons X ou par rayons gamma sont surtout utilisées en imagerie médicale et en astronomie.
. En médecine, on utilise des imageurs IRM, TEP, scanner X, échographie Doppler, échographie, scintigraphie, tomographie.

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