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Les contours

Qu'est-ce qu'un contour ? C'est un lieu géométrique où le signal présente une forte discontinuité.

DETECTION

Approche gradient :

  1. calcul du gradient :

    • calcul direct : Gx=[ -1 1 ] et Gy=[ -1 1 ]

    • masque de Prewitt : Gx=[1 1 1 ] * [ -1 0 1 ] et Gy=[ -1 0 1 ]*[ 1 1 1 ]

    • masque de Sobel : Gx=[1 2 1 ]*[ -1 0 1 ] et Gy=[ -1 0 1 ]* [ 1 2 1 ]

    • masque dérivée de gaussienne : plutôt que de calculer deux produits de convolution sur toute l'image, ce qui est coûteux en temps de calcul , on calcul le produit de convolution de l'image et de la dérivée en x du filtre

  2. calcul de la norme du gradient :

    Une fois que l'on a calculé le gradient, on détermine la norme du gradient pour pouvoir la comparer à un seuil et déterminer où sont les contours. Plutôt que de calculer la norme, on l'approxime ( particulièrement utile si l'on a des contraintes temps réel !! ) avec la formule suivante:

    Norme = max(Gx,Gy,3/4*(Gx+Gy))

  3. seuillage :

    Il faut maintenant seuiller cette norme pour décider si un pixel fait partie ou non d'un contour. La méthode la plus simple consiste a déterminer une valeur seuil unique, mais cela entraîne une trop grande influence de ce dernier. On peut utiliser le seuillage par hystérésis qui utilise 2 seuils (seuil haut et seuil bas), mais il entraîne des contours épais lorsqu'un fort filtrage a été réalisé



Approche dérivative précédé d'un filtrage non linéaire :

Le filtre de Nagao (qui figure parmi les filtres cités précédemment ) supprime le bruit sans toucher à la raideur de la transition. Une façon de détecter les contours est donc de réaliser un filtrage de Nagao, suivi d'un calcul de dérivée direct : Gx=[-1 1 ] et Gy=[ -1 1 ]

Cette méthode amène à de très bons résultats de détection

ANALYSE

La principale hypothèse du suivi de contours (aussi appelé contour actif) est que le bord de l'objet suivi présente des caractéristiques particulières (contraste de texture et/ou discontinuité de mouvement), ce qui sert à recaler la position du contour d'une image à la suivante en faisant converger celui-ci vers les points ayant ces caractéristiques.

Ce suivi considère donc uniquement l'information présente sur les contours des objets. Ceci présente le risque que le calcul du déplacement de l'objet soit perturbé par l'apparence du fond.