Projet TIM
A Morphological Gradient Approach to Color Edge Detection
Adrian N. Evans and Xin U. Liu
Sujet
Détection de contours à partir d'une image couleur
en utilisant la morphologie mathématique
Plan
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Pourquoi les images en couleur ?
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3 méthodes de calcul de Gradient
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Présentation du CMG
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Robustesse de l'algorithme (RCMG)
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Implémentation MATLAB
Pourquoi et Comment ?
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Reconnaissance de formes dans une image
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Limitation du niveau de gris => Couleur
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Même algorithme de base que le NG
3 Méthodes
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Fusion
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Gradient Multi-dimensionnel
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Méthode Vectorielle
Fusion
Principe :
C'est la méthode la plus connue et utilisée
Gradient Multi-dimensionnel
Principe :
Méthode Vectorielle
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Pixel couleur = vecteur de dimension n
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2 principes
– Block 8x8 -> Trouver le meilleur axe sur lequel on projette les données de l'image
– Mesures statistiques sur les vecteurs
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Peu connue, peu utilisée
CMG
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Gradient Morphologique Couleur
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Même principe que le niveau de gris
– Élément structurant g
– Dilatation
– Erosion
– Calcul de la différence
Seuillage
RCMG
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Idée : Rendre le CMG robuste
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Elément structurant = masque NxN
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Principe : Enlever les pixels extremum (paramètre s : nombre de paires)
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Calcul de l'indice FOM
FOM
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Influence du paramètre s
Implémentation
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Comparaison couleur et niveau de gris
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Influence du masque
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Robustesse (paramètre s)
« Utilisation de la méthode de fusion »
Résultats (1)
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Couleur > Niveau de gris
Résultats (2)
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Influence du masque
Résultats (3)
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