Traitement des images. O. Wilk

Documents pareils
Traitement bas-niveau

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2

Examen optimisation Centrale Marseille (2008) et SupGalilee (2008)

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

Introduction à la méthode des éléments finis

Mathématique et Automatique : de la boucle ouverte à la boucle fermée. Maïtine bergounioux Laboratoire MAPMO - UMR 6628 Université d'orléans

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels

Résolution d équations non linéaires

Fonctions de deux variables. Mai 2011

Master IMA - UMPC Paris 6 RDMM - Année Fiche de TP

Première partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015

CMI ECONOMIE, FINANCE QUANTITATIVE ET STATISTIQUES - PARCOURS FORMATION EN APPRENTISSAGE

Calcul différentiel sur R n Première partie

Equipement. électronique

Fonctions de plusieurs variables

Optimisation, traitement d image et éclipse de Soleil

Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes.

INTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE

Analyse de la vidéo. Chapitre La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars Chapitre La modélisation d objet 1 / 57

Modélisation et simulation

Echantillonnage Non uniforme

LISACode. Un simulateur opérationnel pour LISA. Antoine PETITEAU LISAFrance - le 16 mai 2006

Méthode des éléments-finis par l exemple

TD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires

Cours Fonctions de deux variables

INF 232: Langages et Automates. Travaux Dirigés. Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies

Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours.

Cours d analyse numérique SMI-S4

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque

1 Introduction et modèle mathématique

Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome

CNAM UE MVA 210 Ph. Durand Algèbre et analyse tensorielle Cours 4: Calcul dierentiel 2

Programme des sessions 2014

NON-LINEARITE ET RESEAUX NEURONAUX

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples

3 Approximation de solutions d équations

de calibration Master 2: Calibration de modèles: présentation et simulation d

NOTATIONS PRÉLIMINAIRES

Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR

Applications en imagerie cérébrale (MEG/EEG)

Contexte. Pour cela, elles doivent être très compliquées, c est-à-dire elles doivent être très différentes des fonctions simples,

Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur

INTRODUCTION À L ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES

IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations

Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables

Monitoring continu et gestion optimale des performances énergétiques des bâtiments

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe

Initiation à la simulation numérique. Eléments d analyse numérique.

Équations non linéaires

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

Dérivation : cours. Dérivation dans R

1 222 rue de l Université PARIS 07 téléphone

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé

Régularisation d Images Multivaluées par EDP : Un Formalisme Commun pour Différentes Applications

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007

MASTER (LMD) MODELISATION, OPTIMISATION, COMBINATOIRE ET ALGORITHME

Analyse d images. Edmond.Boyer@imag.fr. Edmond Boyer UFRIMA 1

Fonctions de plusieurs variables

LIDAR LAUSANNE Nouvelles données altimétriques sur l agglomération lausannoise par technologie laser aéroporté et ses produits dérivés

Etude de fonctions: procédure et exemple

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

SINE QUA NON. Découverte et Prise en main du logiciel Utilisation de bases

Géométrie discrète Chapitre V

Dan Istrate. Directeur de thèse : Eric Castelli Co-Directeur : Laurent Besacier

Les algorithmes de base du graphisme

Simulation du transport de matière par diffusion surfacique à l aide d une approche Level-Set

Chap 4: Analyse syntaxique. Prof. M.D. RAHMANI Compilation SMI- S5 2013/14 1

INF6304 Interfaces Intelligentes

Quantification Scalaire et Prédictive

Sur les vols en formation.

Circuits RL et RC. Chapitre Inductance

Introduction à l approche bootstrap

Licence de Mathématiques 3

Business Intelligence

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE

/LFHQFH3URIHVVLRQQHOOH 0DLQWHQDQFH,QGXVWULHOOHHQ*pQLH(OHFWULTXHª 0DVWHU*HVWLRQGHV5HVVRXUFHVHQ(QHUJLH(OHFWULTXH. 'RFWRUDWGH*pQLH(OHFWULTXH

Détection et suivi d'objets dans une séquence d'images par contours actifs

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle

Réaliser la fiche de lecture du document distribué en suivant les différentes étapes de la méthodologie (consulter le support du TD!

Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre

Intérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale

Problème 1 : applications du plan affine

Object Removal by Exemplar-Based Inpainting

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Plan du cours : électricité 1

Fonctions homographiques

Sur certaines séries entières particulières

I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES

CHAPITRE I. Modélisation de processus et estimation des paramètres d un modèle

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé.

TABLE DES MATIÈRES CHAPITRE I. Les quanta s invitent

Thème 17: Optimisation

afférent au projet de décret relatif aux obligations indexées sur le niveau général des prix

Lundi Mardi Mercredi Jeudi Vendredi Samedi. Commu nication( nication Français (anglais) ) Techniq ues de Commu nication( Français ) JEE Avancée

Franck VAUTIER, Jean-Pierre TOUMAZET, Erwan ROUSSEL, Marlène FAURE, Mohamed ABADI, Marta FLOREZ, Bertrand DOUSTEYSSIER

Excel Avancé. Plan. Outils de résolution. Interactivité dans les feuilles. Outils de simulation. La valeur cible Le solveur

Transcription:

Calcul scientifique/math/cnam (sur la base du cours de Ph. Destuynder []) Lissages - Lissages - UE CSC0 Cnam mars 2008... mais sans détruire Lissages - Lissages - radiographie d un fémur (rayons X) photo rayée Restaurer pour rénover

J(u) = min J(v) v H0 J(v) = 2 Rappel de cours : v f 2 d + ε 2 v 2 d. équivalent au problème faible (form. var.) : v H0 (), uv d + ε u. v d = équivalent au problème fort : ε u + u = f dans u = 0 sur fv d. Lissages - min v 2 v f 2 d + ε 2 v 2 d. Résolvons le problème suivant à l aide de la méthode de Fourier : Exercices : ε u + u = f dans u = 0 sur une base de Fourier le calcul de la solution Fourier la troncature de la série Fourier ( Lissages - Application numérique Fourier Lissages - Lissage Différences Finies min v 2 v f 2 d + ε 2 v 2 d. Résolvons le problème suivant à l aide de l approximation par différences finies : ε u + u = f dans u = f sur Γ Dirichlet u n = 0 sur Γ Neumann ( Lissages - Prob. : la condition limite! Sol. partielle : Chevauchement des sous images,... ou DCT avec u = f au bord,... Exercices : une écriture matricielle DF la condition limite de Dirichlet DF la condition limite de Neumann DF

Application numérique DF (/ Application numérique DF (2/ Résolution du problème ( avec la condition de Dirichlet u = f sur tout le bord par la méthode de Jacobi : Algorithme : Initialisation : u 0 = f, f lr N M puis boucle en p : Lissages - Problème au bord : amélioration en utilisant la C. L. de Neumann u n = 0. Lissages - i = 2, N et j = 2, M, u p+ i,j = 4 ε h 2 + [f i,j + ε h 2 (up i+,j + up i,j+ + up i,j + up i,j )] Image originale Evolution de J(u p ) Image lissée Lissage Eléments Finis min v 2 v f 2 d + ε 2 v 2 d. Résolvons le problème faible (formulation variationnelle) à l aide de la méthode des éléments finis : v H0 (), uv d + ε u. v d = fv d. Lissages - Maillage EF Lissages - Rappel de cours et exercices : Interpolation Assemblage Résolution

Maillage EF Maillage EF Lissages - Lissages - Maillage EF Maillage EF Lissages - Lissages -

Application numérique EF Lissage couleur : La résolution s effectue à l aide d une seule factorisation suivie de trois descente-remontée. Lissages - min v 2 v f 2 d + ε 2 p + a v 2 d. Problème équivalent à : εdiv(ϕ ( u 2 ) u) + u = f dans u = f sur (3) Lissages - avec ϕ(t) = + a t (a lr ). Exercices : Taylor pour comprendre Dériver la fonctionnelle Décomposition de l opérateur Résolution Applications numériques non linéaire Applications numériques non linéaire Lissages - Lissages -

Applications numériques non linéaire Applications numériques non linéaire Lissages - Lissages -... min v 2 v f 2 d + ε 2 v 2 d + g (v f ) d. Lissages - min v 2 B v f 2 d + ε 2 Résolvons le problème suivant : B ω ε( ξ B ) u + ξ B u = ξ B f dans B avec ξ B = dans B et 0 dans ω + C.L. v 2 d. Lissages - (4)

Application numérique Bibliographie Lissages - Philippe Destuynder - Analyse et traitement des images numériques - Hermes, 2006. Rachid Deriche et Olivier Faugeras - Les EDP en traitement des images et vision par ordinateur - Rapport de recherche de l INRIA-Sophia Antipolis RR-2697-995. P. Lascaux et R. Théodor - Analyse numérique matricielle appliquée à l art de l ingénieur - Masson - 986. Philippe Destuynder et Francoise Santi - Analyse et contrôle numérique du signal - Ellipses - 2003. Lissages - Mail de l auteur : wilk@cnam.fr Page web de l auteur : www.cnam.fr/maths/membres/wilk Ce document a été créé en utilisant LaTeX avec le package Beamer (aide pratique).

Calcul scientifique/math/cnam (sur la base du cours de Ph. Destuynder []) Détermination de contours UE CSC0 Cnam mars 2008 Méthode de Hough Capture de formes quelconques De la vectorisation aux contours actifs L analyse d image demande parfois l extraction d informations particulières contenues au sein de l image. Différentes méthodes existent pour extraire des informations de type géométrique (coordonnées, formes d objets), par exemple : une méthode de détection d éléments droits, une méthode de contours actifs snakes, la méthode du serpent. Dans tous les cas, il s agit de détecter puis de synthétiser sous forme vectorielle les contours d objets contenues dans une image. Pour mieux révéler les contours, il est préférable de réduire le bruit, avec par exemple : les méthodes utilisant la convolution (moyenne, gaussienne,...) = Risque de destruction du contour par étalement. le filtre médian (bruit impulsionnel dû à une perte d information) = définition les filtres récursifs = y(n) = ax(n) + by(n ou les filtres par EDP (linéaire ou non linéaire), par ex. : ε u + u = f dans u = 0 sur Mais auparavant, il est souvent utile de lisser pour mieux révéler les contours!

Deux méthodes principales : la méthode du gradient : calculer la norme du gradient puis dégager les valeurs maximales, la méthode du Laplacien : calculer le Laplacien puis déterminer les passages par zéros. Ensuite, l utilisation des opérateurs érosion et dilatation peut parfois parfaire les contours obtenus. Il est possible d enlever les points sélectionnés mais isolés par une opération d ouverture (érosion puis dilatation). Une fermeture (dilatation puis érosion) peut par contre connecter les points M sélectionnés suffisamment proche entre eux.... D abord en recherchant des contours simples (droite, ellipse). La méthode de Hough : Illustrons cela avec une recherche de droite : Une première méthode de contours actifs. Trouver les formes Γ où f est maximal. Ainsi comme nous cherchons à minimiser, nous prenons : J f (Γ) = 0 f (Γ(s)) 2 ds Mais si f est constant sur un domaine contenant Γ, la dérivée de J f suivant Γ ne donne pas d info.! = Il faut une fonctionnelle supplémentaire. Par exemple : J Γ (Γ) = 0 (k Γ (s) 2 + k 2 Γ (s) 2 )ds

- Une méthode plus globale (/3) - Une méthode plus globale (/3) Méthode permettant de prendre toute l information image! Méthode permettant de prendre toute l information image! Illustrons le problème suivant : { ε u + u = f dans u = 0 sur n Illustrons le problème suivant : { ε u + u = f dans u = 0 sur n Sur une application monodimensionnelle : Sur une application monodimensionnelle : Détaillons un peu... Détaillons un peu... - Une méthode plus globale (/3) - Une méthode plus globale (2/3) Méthode permettant de prendre toute l information image! Illustrons le problème suivant : { ε u + u = f dans u = 0 sur n Sur une application monodimensionnelle : Le problème est équivalent à (pour Γ fixé) : J(u) = min J(v) = (v f ) 2 d + ε v 2 d v H0 () 2 Γ 2 Γ Notre problème consiste à trouver le bord Γ qui fait que u se rapproche le plus de f sur tout Γ, tout en ayant un peu de régularité sur u. Le problème revient à minimiser : R(Γ) = ε u 2 d u 2 d + f 2 d 2 Γ 2 Γ 2 Γ Etudions un cas analytique (D). Calcul du gradient. Détaillons un peu... Love du en Différences Finies.

- Level-Sets (3/3) - Applications (/ Une exploitation de la méthode des Level-Sets (courbe de niveau) ϕ > 0 à l intérieur de Γ, ϕ = 0 sur le contour fermé Γ, ϕ < 0 à l extérieur de Γ. ϕ t + G. ϕ = 0 dans G(X ) (+G 2 (X )) α cas du rond cas du demi-rond α = 0 ϕ(0) = ϕ 0. Γ α = 2 0 Portion de ϕ où Γ est défini. α = - Applications (2/ - version à sonnettes Capture d une cigogne et d un très beau cheval Détection d archipels et d oiseaux Capture de ronds et de qq chiffres

Stages - Mémoires ingénieur - Thèses (/ Stages - Mémoires ingénieur - Thèses (2/ La stéréoscopie Arnaud Litrico (stage), Manel Tayachi (thèse). Application de la méthode du : Extraction d information issue d images médicales IRM Olivier Daniel (mémoire d ingénieur Cnam). parcours parcours fin du externe interne parcours ε = 00 ε = 00 ε = 7 (L image IRM a été préalablement lissée à l aide du lissage non linéaire.) Bibliographie Philippe Destuynder - Analyse et traitement des images numériques - Hermes, 2006. Rachid Deriche et Olivier Faugeras - Les EDP en traitement des images et vision par ordinateur - Rapport de recherche de l INRIA-Sophia Antipolis RR-2697-995. P. Lascaux et R. Théodor - Analyse numérique matricielle appliquée à l art de l ingénieur - Masson - 986. Philippe Destuynder et Francoise Santi - Analyse et contrôle numérique du signal - Ellipses - 2003. Mail de l auteur : wilk@cnam.fr Page web de l auteur : www.cnam.fr/maths/membres/wilk Ce document a été créé en utilisant LaTeX avec le package Beamer (aide pratique).