Les systèmes actuels de vision par ordinateur parviennent à un certain nombre de résultats intéressants et ont tous en commun la recherche d'éléments caractéristiques précis appelés primitives dans une ou plusieurs images.
Devant ce paradoxe où l'observation est guidée par l'action, et l'action est guidée par l'observation, nous nous proposons dans ce travail d'introduire une nouvelle représentation de l'espace image qui permettrait de généraliser les différentes actions liées à la vision tout en pouvant aboutir à la création de l'attention.
L'idée de départ de ce travail était de réfléchir à un moyen de caractériser des objets en 3D de manière à s'affranchir des problèmes de luminance :
Quand plusieurs zones d'un objet se ressemblent, on les assimile toutes une même zone représentative. On obtient une représentation simplifiée de l'objet composée de morceaux représentatifs. Si maintenant l'objet est observé sous différents éclairages et que l'on simplifie de la même manière la représentation
de l'objet, nous obtenons plusieurs « versions » (en fonction de l'éclairage) de chacun des morceaux représentatifs. La superposition des ces versions pourrait alors nous donner des informations sur la texture de l'objet comme sur l'éclairage sous lequel il a été observé. Nous pourrions y retrouver les résultats généraux des études sur l'interaction entre la lumière et la matière.
Ce travail s'articule de la manière suivante : dans le chapitre 2, nous exposons un rappel des lois physiques ainsi qu'un état de l'art des méthodes de traitement d'images et de vision qui s'approchent de ce projet. Dans le chapitre 3 nous exposons les détails de la méthode d'extraction de primitives que nous utilisons alors que le chapitre suivant (chapitre 4) exprime
mathématiquement le travail réalisé. La validation pratique est présentée au chapitre 5 et les perspectives futures de ces travaux au chapitre 6
[...] En effet cet algorithme consiste (en gros) observer pour chaque voxel suppos´e appartenir la surface 3D s'il est observ´e de la mˆeme couleur sur toutes les images. Si c'est le cas, on retient ce voxel, si ce n'est pas le cas, on l'´elimine. Il faut alors que : – L'´eclairage soit constant au cours de l'acquisition des images. Il paraˆıt ´evident que tout changement de la direction, de la couleur ou de l'intensit´e de l'´eclairage aura des cons´equences importantes sur les couleurs observ´ees apr`es acquisition. – La couleur du pixel observ´e sur une image ne d´epende pas non plus de l'endroit duquel on l'observe. [...]
[...] Cette base v´erifie bien les crit`eres que l'on avait ´enonc´es dans l'introduction de ce chapitre. Nous CHAPITRE 3. EXTRACTION DES PRIMITIVES 22 Fig – Cr´eation du vocabulaire 3D pouvons voir la figure 3.9 une image reconstitu´ee avec uniquement les primitives repr´esentatives. La base 2D fonctionne de mani`ere autonome et c'est cette base que nous utiliserons pour la suite de ce travail. Nous avons constat´e dans l'exp´erimentation que cette partie de la reconnaissance ´etait tr`es influente sur la suite. Certaines am´eliorations sont pr´esent´ees dans le chapitre 6. CHAPITRE 3. [...]
[...] On obtient une repr´esentation simplifi´ee de l'objet compos´ee de morceaux repr´esentatifs. Si maintenant l'objet est observ´e sous diff´erents ´eclairages et que l'on simplifie de la mˆeme mani`ere la repr´esentation de l'objet, nous obtenons plusieurs « versions » (en fonction de l'´eclairage) de chacun des morceaux repr´esentatifs. La superposition des ces versions pourrait alors nous donner des informations sur la texture de l'objet comme sur l'´eclairage sous lequel il a ´et´e observ´e. Nous pourrions y retrouver les r´esultats g´en´eraux des ´etudes sur l'interaction entre la lumi`ere et la mati`ere. [...]
[...] Chaque patch est un arrangemement de pixels qu'il nous faut caract´eriser et conserver. Nous avons donc choisi de calculer pour chaque patch l'histogramme de la distance interpixels comme le montre la figure 3.2. Cela signifie que l'on regarde la diff´erence de niveaux de gris entre tous les pixels de l'imagette et nous les r´ecup´erons en histogramme. Nous nous int´eressons la disparit´e au sein du patch. L'histogramme d'un patch u nous avons des pixels de chaque niveau de gris sera tr`es ´etal´e, alors que celui d'un patch uniforme sera ramass´e autour de z´ero. [...]
[...] Ainsi nous r´ealisons un histogramme du voisinage. Exemple Prenons l'exemple de la figure 5.3.1 la page 38. Si on observe la figure 5.7(a), on constate que la primitive num´ero 4 est entour´ee 3 fois par la primitive fois par la primitive une fois par la une fois par la fois par la 5 etc. Cela nous permet de tracer l'histogramme de la combinaison que l'on peut voir sur la figure 5.7(b). Ainsi, on parcourt l'image, et on garde tous ces vecteurs (d´ecrits sur la figure 5.3.1 la page 38. [...]
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