Applications de traitement d'images en détection d'objet et en correspondance graphique

par Beibei Cui

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Jean-Charles Creput.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de SPIM - Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques , en partenariat avec CIAD - Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées (laboratoire) et de Pôle 5 - Systèmes de vision et Méthodes d'imagerie (equipe de recherche) depuis le 17-11-2016 .


  • Résumé

    La théorie des graphes est l'une des classifications les plus fondamentales et les plus largement utilisées en mathématiques discrètes. Le graphique peut être appliqué dans presque tous les domaines d'enregistrement d'images, y compris la vision par ordinateur et le traitement d'images. Il existe de nombreuses manières de résoudre les problèmes d'enregistrement d'image, telles que les méthodes basées sur les régions et les fonctionnalités. L'objectif principal de cette thèse réside dans la façon de résoudre ces deux problèmes principaux d'enregistrement d'image. L'une des approches régionales les plus populaires est la détection d'objet et l'algorithme de suivi. D'une part, la correspondance graphique peut être utilisée pour résoudre le problème d'enregistrement d'image basé sur les fonctionnalités. La combinaison de la méthode de différence de trame et de la méthode de soustraction d'arrière-plan avec les filtres et les détecteurs de bord de Laplace permet d'obtenir rapidement une détection clairsemée. Une interface utilisateur graphique simple et intuitive pour l'extraction de la silhouette des cibles et un algorithme de détection systématique pour le suivi de plusieurs cibles dans la surveillance en temps réel ont été réalisés. L'objectif du processus d'appariement de graphes est principalement de rechercher les correspondances entre deux caractéristiques, les arêtes et les points, sous certaines contraintes. Dans les cas les plus courants, l'algorithme utilisé pour résoudre les problèmes d'appariement inexacts peut être classé en trois catégories: méthodes d'appariement de graphes de premier ordre, de second ordre et d'ordre élevé.

  • Titre traduit

    Image processing applications in object detection and graph matching


  • Résumé

    Graph theory is one of the most basic and widely used classifications in discrete mathematics. Graph can be applied in almost all areas of image registration, including computer vision and image processing. There are many ways to solve image registration problems, such as region-based and feature-based methods. Main objective of this thesis lies in how to solve these two main image registration problems. One of the most popular region-based approach is object detection and tracking algorithm. On the one hand, graph matching can be used to solve the feature-based image registration problem. Combination of frame difference method and background subtraction method with Laplace filters and edge detectors is a way to achieve sparse detection fast. A simple and intuitive graphical user interface for the silhouette extraction of targets and a systematic detection algorithm for multi-target tracking in real-time surveillance have been achieved. The goal of graph matching process is mainly focus on finding the correspondences between two characteristics, edges and points, under certain constraints. In the most common cases, the algorithm used to solve inexact matching problems can be classified into three categories: first-order, second-order, and high-order graph matching methods.