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Représentation Morphologique d'Images Numériques
ISBN-13: 9786131522604 / Francuski / Miękka / 2018 / 184 str.
La reprA(c)sentation d'une image numA(c)rique par un tableau de pixels n'est pas une information assez hiA(c)rarchique pour son analyse. Observant que le contraste importe bien moins que la gA(c)omA(c)trie, nous reprA(c)sentons l'information gA(c)omA(c)trique par les composantes connexes d'ensembles de niveaux dont nous remplissons les trous, la hiA(c)rarchie s'obtenant par l'ordre d'inclusion. La propriA(c)tA(c) attrayante de ces caractA(c)ristiques est qu'elles reprA(c)sentent exactement l'image. Deux filtres morphologiques en sont dA(c)duits. Ils sont invariants par inversion du contraste: on les qualifie d'autoduaux dans le vocabulaire de la morphologie mathA(c)matique. Nous utilisons cette reprA(c)sentation dans la deuxiA]me partie pour traiter du recalage d'images. Notre mA(c)thode repose sur les A(c)lA(c)ments de base de notre reprA(c)sentation, nommA(c)s formes. Nous cherchons les formes d'une image dans l'autre, A(c)tablissant ainsi des correspondances entres formes d'images. Puis une procA(c)dure de vote des correspondances sA(c)lectionne le mouvement dominant. Nous montrons que cette mA(c)thode a le mA(c)rite de donner un recalage d'une prA(c)cision sous-pixellique dans des conditions mAame dA(c)favorables.
La représentation dune image numérique par un tableau de pixels nest pas une information assez hiérarchique pour son analyse. Observant que le contraste importe bien moins que la géométrie, nous représentons linformation géométrique par les composantes connexes densembles de niveaux dont nous remplissons les trous, la hiérarchie sobtenant par lordre dinclusion. La propriété attrayante de ces caractéristiques est quelles représentent exactement limage. Deux filtres morphologiques en sont déduits. Ils sont invariants par inversion du contraste: on les qualifie dautoduaux dans le vocabulaire de la morphologie mathématique. Nous utilisons cette représentation dans la deuxième partie pour traiter du recalage dimages. Notre méthode repose sur les éléments de base de notre représentation, nommés formes. Nous cherchons les formes dune image dans lautre, établissant ainsi des correspondances entres formes dimages. Puis une procédure de vote des correspondances sélectionne le mouvement dominant. Nous montrons que cette méthode a le mérite de donner un recalage dune précision sous-pixellique dans des conditions même défavorables.
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