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Détection de contours

Ce projet de recherche s’inscrit dans la continuité des précédents travaux. Nous avons par exemple démontré, aussi bien dans le domaine discret que dans le cas continu, que la régularisation linéaire était fortement limitée du fait de la délocalisation engendrée sur les contours (d’où le succès de méthodes comme les EDP et le filtrage bilatéral). La fonction gaussienne fait ainsi partie des fonctions de régularisation à éviter… Nous tentons donc de définir des approches non-linéaires et dans le domaine discret permettant régularisation et localisation correcte (prise en compte du bruit mais aussi de la géométrie).

Nous avons introduit récemment une méthode non linéaire (définie dans le domaine discret) de détection de contours. Sa généralisation permet de définir des dérivées premières bi-directionnelles (avec localisation unique en discret) que nous envisageons de développer pour la détection régularisée et sans délocalisation des angles des formes et plus généralement pour la détection de contours dans des topologies variées (images de systèmes catadioptriques, surfaces maillées, etc). Une application à la caractérisation de textures sera également considérée.

Cette méthode non linéaire nous a également permis de définir une approche pour l’estimation d’une distribution de bruit et de ses paramètres. Cette approche n’est pas limitée à la distribution gaussienne et additive. Nous poursuivrons son développement pour la caractérisation en "temps réel" du bruit des capteurs (détermination de la distribution de bruit dans chaque image acquise).

Chercheurs et enseignants-chercheurs permanents :


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