Amelioration de la detection de contours en imagerie artificielle par un modele cooperatif multi-resolution
Institution:
NiceDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Pas de résumé disponible.
Abstract FR:
L'etude psychophysiologique des systemes visuels biologiques a mis en evidence l'existence du phenomene d'organisation perceptuelle. Cette etape, preattentive et ne faisant pas intervenir de connaissances de haut niveau, est cruciale pour l'analyse de scene. Le present travail vise a appliquer les regles du groupement perceptuel aux discontinuites de l'intensite lumineuse dans les images digitales. Il propose pour cela un modele multi-resolution qui genere des hypotheses de contour, et evalue leur pertinence selon des criteres perceptuels de bonne qualite intrinseque, de prolongement et de parallelisme. L'algorithme utilise est massivement parallele et est mis en oeuvre sur une connection machine, ce qui conduit a des temps de traitement tres faibles. Le modele s'applique a des images complexes de scenes reelles, et de nombreux resultats obtenus avec des images satellitaires sont presentes. Le groupement perceptuel de contour n'est qu'une etape de l'analyse de scene, et un exemple d'application au suivi de contour est presente: il permet d'obtenir des resultats concluants en detection du reseau sur des images satellitaires sans intervention de connaissance specifique