Accroissement de la vitesse de convergence de la Transformée de Hough et contribution à la détection de contours par fenêtre ductile

par Eric Duquenoy

Thèse de doctorat en Informatique, automatique théorique et Systèmes

Sous la direction de Jean-Paul Dubus et de Abdelmalik Taleb-Ahmed.

Soutenue en 1998

à Littoral , en partenariat avec Laboratoire d'Analyse des Systèmes du Littoral (Calais, Pas-de-Calais) (laboratoire) .

Le président du jury était Daniel Boucher.

Le jury était composé de Jean-Paul Dubus, Abdelmalik Taleb-Ahmed, Mohammed Benjelloun.

Les rapporteurs étaient Daniel Ferrand, Vincent Lattuati.

mots clés

• Traitement d'images

Résumé

Ce travail décrit deux approches nouvelles de la transformée de Hough, méthode utilisée en traitement d'images pour la détection de formes simples telles que droites, cercles ou ellipses mais également, sous certaines conditions, des formes plus complexes. Après avoir démontré la propriété de pseudo-linéarité de cette transformée nous proposons, dans une première partie un principe général d'accélération de la convergence de la méthode vers le résultat final basé sur une utilisation conjointe d'un mécanisme de sous-échantillonnage spatial et d'un suivi de maximum adaptatif. Les résultats présentés concernent la détection d'ellipses mais peuvent être étendus à tout type de transformée. Dans une seconde partie, nous présentons une application originale de la transformée, concernant l'extraction de contours, utilisant une modélisation des profils de niveaux de gris par des segments de droites. L'identification des segments s'effectue à l'intérieur de fenêtres ductiles dont l'évolution est supervisée par un processus de suivi de maximum dans l'espace transformé.

Titre traduit

Hough transform convergence rate increasing and contribution to contours detection by ductile windows

Pas de résumé disponible.

Résumé

This work describes two news approaches of the Hough transform, which method is used in image processing to extract lines, circles, ellipses or arbitrary shapes. After demonstrating the pseudo-linearity property of this transform we propose, in the first part, a general principle of acceleration of the method convergence based on the use of a spatial under-sampling mechanism and an adaptive follow-up of the maximum. The shown results are applied to the detection of ellipses, but can be extended to any type of transform. In the second part, we present an original application of the transform applied to contours extraction using profiles modeling of grey levels by straight line segments. The identification of segments is executed within ductile windows whose evolution is supervised by a process of follow-up of the maximum in transformed space.