Recalage

En traitement d'image, le recalage est une technique qui consiste en la mise en correspondance d'images, ceci pour pouvoir comparer ou combiner leurs informations respectives.



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En traitement d'image, le recalage est une technique qui consiste en la mise en correspondance d'images, ceci pour pouvoir comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette mise en correspondance se fait par la recherche d'une transformation géométrique servant à passer d'une image à une autre. Cette technique comprend de nombreuses applications allant de l'imagerie médicale afin par exemple de fusionner plusieurs modalités d'imagerie, au traitement de vidéos comme le suivi de mouvement et la compression, ou encore la création de mosaïques d'images (panoramas).

Classification des méthodes

Les méthodes de recalage peuvent être classifiées selon trois critères principaux [1] :

Critère de ressemblance

Recalage géométrique

Ces méthodes furent parmi les premières à être proposées de par leur similitude avec la méthode utilisée par un être humain pour mettre en correspondance deux images. Elles se basent en effet sur l'extraction à partir de chacune des images de primitives géométriques (points saillants, coins, contours, ... ). Par la suite, ces primitives sont appariées pour déterminer la transformation entre les deux images.

Recalage iconique

Cette classe de méthodes se base principalement sur l'utilisation des intensités des deux images via l'utilisation d'une mesure de similarité, sans prendre en compte l'information géométrique. De nombreuses mesures de similarité ont été développées à ce jour, supposant chacune une relation différente entre les intensités quand les images sont recalées. Parmi elles, les plus utilisées sont surtout la SSD (sum of square differences, supposant que les intensités des deux images sont les mêmes) ou des mesures issues de la théorie de l'information comme par exemple le cœfficient de corrélation (supposant une relation affine entre les intensités) ou encore l'information mutuelle (relation statistique).

Classes de transformations

Transformation linéaire

La transformation géométrique recherchée peut dans un premier temps être linéaire, c'est-à-dire pouvant s'écrire sous la forme d'un polynome de degré 1. Cette classe comprend surtout les transformations rigides (rotation, translation), les similitudes, les transformations affines et les transformations projectives.

Pour des raisons pratiques, ce type de transformation est d'autre part fréquemment représenté sous une forme matricielle. On parle alors de représentation en coordonnées homogènes.

Transformation non linéaire

La transformation peut aussi être non linéaire. Elle est alors d'ordre supérieur comme par exemple les thin-plate splines, les combinaisons de B-Splines, Dans la littérature de traitement d'images, ces transformations peuvent aussi être appelées élastiques ou encore non rigides.

Algorithmes d'optimisation

Les méthodes d'optimisation forment le lien entre le critère de ressemblance et la transformation optimisée, utilisant les informations issues du ou des critères choisies pour déduire la transformation entre les images. Par conséquent, ces algorithmes dépendent de la transformation optimisée et du critère.

Les méthodes géométriques produisent fréquemment un ensemble d'appariements entre divers points des images. Dans ce cas, et si la transformation recherchée le permet, un algorithme dit des moindres carrés, mais aussi ses variantes robustes, est parfois utilisé afin d'obtenir la transformation optimale.

Les critères iconiques sont quant à eux fréquemment optimisés via des méthodes de descente de gradient suivant les paramètres de la transformation ou, quand le gradient ne peut être calculé, la méthode de Powell est parfois utilisée afin d'optimiser la transformation.

Applications

Le recalage est utilisé en imagerie médicale où ses applications sont nombreuses. Il permet surtout de fusionner plusieurs images d'un même patient, ceci par exemple pour pouvoir exploiter les informations apportées dans différentes modalités comme l'imagerie scanner, l'imagerie par résonance magnétique, l'imagerie TEP, ... Mais il peut aussi être utilisé pour l'étude de l'évolution au cours du temps d'un patient. Le recalage est dit monomodal quand deux images de la même modalité sont recalées. Quand deux images de modalités différentes sont recalées, on parle alors de recalage multimodal.

Le recalage est aussi particulièrement utilisé dans le domaine du traitement de vidéos. Il peut par exemple être utilisé pour la détection de mouvement, le suivi automatique de formes ou d'objets, ... Une autre application dans le domaine des vidéos est aussi la compression. Il est surtout utilisé dans les technologies de type MPEG ou encore DivX pour diminuer de manière importante la quantité de données stockées (seuls les déplacements relatifs d'une image à l'autre peuvent être stockés).

D'autres applications dans le domaine du traitement d'images sont surtout reliées au morphing servant à générer une transition entre deux images. Mais il est aussi particulièrement important en imagerie satellitaire, pour la création de panoramas d'images, etc. Enfin, une application surprenante est la souris optique. La majorité des technologies existantes utilisent en effet un recalage entre les images acquises par la souris afin d'estimer le mouvement de celle-ci.

Notes et références

  1. (en) L. G. Brown, «A Survey of Image Registration Techniques», dans ACM Computing Surveys, vol.  24, no 4, 1992

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