CHAPITRE 5 AM´ ELIORATION DE LA QUALIT´ E
5.6 Combinaisons de Census et de MMC
Nous croyons pouvoir supposer que l’observation initiale influence de beaucoup le r´esultat
d’un MMC. Pour confirmer cette hypoth`ese, nous avons employ´e la combinaison de Census
et de MMC, avec la disparit´e dans la gamme [0, 79] et une taille de fenˆetre 15. Les images
employ´ees sont les petites et grandes images de la taille 463 × 370 et 1390 × 1110 de « Art »
de Middlebury pr´esent´ees par Blasiak et al. (voir Blasiak et al., 2005).
Tableau 5.6 Comparaisons des taux d’erreur en employant la combinaison de Census et de
MMC sur les images de « Art »
M´ethode
Taux d’erreur
Taux d’erreur
des pixels visibles
Seuil de double v´erification : 0
Avec les petites images de 463 × 370 seulement
Une seule passe avec les petites
22,42%
40,62%
images + interpolation
Apr`es une passe horizontale de MMC
12,11%
24,20%
Une passe horizontale et une autre verticale de MMC
8,97%
17,31%
Une passe horizontale, une passe verticale et
8,84%
16,94%
une derni`ere passe horizontale de MMC
de droite `a gauche
Une passe horizontale, une passe verticale et
8,83%
16,89%
une passe horizontale de droite `a gauche et
une derni`ere passe de bas en haut de MMC
Avec les petites et grandes images de 463 × 370 et de 1390 × 1110 + remplissage
Avec la v´erification de consistance
15,64%
35,04%
sur les petites, + remplissage HD d’une seule
passe sur les grandes images + interpolation
Apr`es une passe horizontale de MMC
7,32%
19,00%
Une passe horizontale et une autre verticale de MMC
5,18%
13,30%
Une passe horizontale, une passe verticale et
5,10%
12,97%
une derni`ere passe horizontale de MMC
de droite `a gauche
Une passe horizontale, une passe verticale et
5,08%
12,88%
une passe horizontale de droite `a gauche et
une derni`ere passe de bas en haut de MMC
La Figure 5.16 montre les cartes de disparit´e obtenues avec la v´erification de consistance
en employant les petites de 463 × 370 et le remplissage d’une seule passe avec les grandes
images de 1390 × 1110 et puis l’interpolation ou quatre passes de MMC.
avec v´erification en employant
MMC horizontal + MMC vertical +
les petites images et une passe avec
MMC horizontal droite-gauche + MMC
les grandes images+interpolation
vertical bas-haut (quatre passes)
Figure 5.16 Comparaison des r´esultats de Census puis v´erification de consistance sur les
petites images de « Art », remplissage d’une seule passe sur les grandes images, et de quatre
passes de MMC avec matrices de transition et d’´emission obtenues statistiquement
Nous pouvons voir que la combinaison de Census, de v´erification de consistance, de rem-
plissage et de quatre passes de MMC (MMC horizontal, MMC vertical, MMC horizontal
droite-gauche et le MMC vertical bas-haut) a un bon r´esultat. Pour connaˆıtre plus sur
d’autres images, nous avons compar´e la combinaison de mise en correspondance par bloc
(BM), de v´erification de consistance, de remplissage et de quatre passes de MMC avec la
combinaison de Census, de v´erification de consistance sur les petites cartes de disparit´e en
employant les petites images, de remplissage d’une passe en employant les grandes images et
de quatre passes de MMC.
La Figure 5.17, la Figure 5.18 et la Figure 5.19 montrent les r´esultats de combinaison de
MMC et de la mise en correspondance par bloc (BM) ou de Census sur toutes les images de
Middlebury pr´esent´ees par Blasiak et al.. (voir Blasiak et al., 2005). La taille de fenˆetre de la
mise en correspondance par bloc (BM) est 3. La taille de fenˆetre de Census pour les petites
et grandes images est 15. Nous avons enlev´e les pixels invisibles en les ramenant `a la valeur
0. Nous n’avons appliqu´e que la v´erification de consistance, le remplissage de disparit´es des
images en plus haute d´efinition et quatre passes de MMC (MMC horizontal de gauche `a
droite, MMC vertical de haut en bas, MMC horizontal de droite `a gauche et MMC vertical
de bas en haut).
bas´e sur BM, taux d’erreur : 10,22%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 5,08%
bas´e sur BM, taux d’erreur : 10,81%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 4,50%
bas´e sur BM, taux d’erreur : 8,23%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 2,88%
Figure 5.17 Comparaisons des cartes obtenues bas´ees sur la combinaison de MMC et de
la mise en correspondance par bloc ou de Census, avec la v´erification de consistance, le
remplissage de disparit´es des images en plus haute d´efinition
bas´e sur BM, taux d’erreur : 21,49%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 9,13%
bas´e sur BM, taux d’erreur : 6,64%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 3,98%
bas´e sur BM, taux d’erreur : 7,40%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 2,31%
Figure 5.18 Comparaisons des cartes obtenues bas´ees sur la combinaison de MMC et de
la mise en correspondance par bloc ou de Census, avec la v´erification de consistance, le
remplissage de disparit´es des images en plus haute d´efinition
bas´e sur BM, taux d’erreur : 4,95%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 2,44%
bas´e sur BM, taux d’erreur : 7,89%
bas´e sur Census, taux d’erreur : 3,86%
Figure 5.19 Comparaisons des cartes obtenues bas´ees sur la combinaison de MMC et de
la mise en correspondance par bloc ou de Census, avec la v´erification de consistance, le
remplissage de disparit´es des images en plus haute d´efinition
Pour le cas de la combinaison de Census, de v´erification de consistance sur les cartes de
disparit´e en employant les petites images, de remplissage d’une seule passe de grande carte
de disparit´e en employant les grandes images et de quatre passes de MMC, nous voulons
aussi connaˆıtre la carte compl`ete au lieu des zones visibles. La Figure 5.20 et la Figure 5.21
montrent quelques cartes de disparit´e avec le taux d’erreur global.
Art, taux d’erreur global : 12,88%
Books taux d’erreur global : 9,55%
Dolls, taux d’erreur global : 10,34%
Laundry, taux d’erreur global : 12,80%
Figure 5.20 Comparaisons des cartes obtenues bas´ees sur la combinaison de Census, avec la
v´erification de consistance, le remplissage de disparit´es des images en plus haute d´efinition
et de MMC
Moebius, taux d’erreur global : 9,88%
Reindeer, taux d’erreur global : 10,42%
Cones, taux d’erreur global : 9,08%
Teddy, taux d’erreur global : 8,73%
Figure 5.21 Comparaisons des cartes obtenues bas´ees sur la combinaison de Census, avec la
v´erification de consistance, le remplissage de disparit´es des images en plus haute d´efinition
et de MMC
Nous pouvons voir que les cartes obtenues ont une bonne qualit´e, `a l’exception des
petits points invalides, ces derniers points peuvent ˆetre tr`es bien trait´es avec la m´ethode
d’enl`evement de taches et l’interpolation MoyenPlusPropagationDuFond afin d’encore am´elio-
rer la qualit´e.
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Traitement et analyse d'images stéréoscopiques avec les approches du calcul générique sur un processeur graphique
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