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Mesure de similitude: Implémentation à l'aide d'invariants
Antoine Luisier
Section Microtechnique
Semester Project, February 2001
Sujet:
Le but de ce projet
est l'implémentation puis l'expérimentation de différentes
classes d'invariants. Dans ce travail nous aimerions donc pouvoir extraire
des caractéristiques d'une image indépendantes des transformations
de base telles que la rotation, la translation et le changement d'échelle.
Ceci permettrait de "reconnaître" une image indépendamment
des transformations qu'elle a subies.
Dans un premier temps, nous étudierons le domaine de validité de l'approche classique puis implémenterons deux nouveaux types d'invariants: Le "Fractional Moment Invariant" et le "Spectral Invariant".
Synthèse des résultats:
Le grand désavantage
de l'approche classique est qu'elle constuit ses invariants à partir
de moments centraux d'ordre entier, en d'autres termes on amplifie de manière
plus importante les valeurs se trouvant loin du centre de garvité.
On amplifie ainsi le bruit et la texture si une image est composée
d'un objet et d'une texture.
La première alternative est de construire des invariants d'ordre fractionnaire (et négatif) afin d'obtenir une fonction décroissante autour du centre de gravité. Ce type d'invariant que l'on nomme "Fractional Moment Invariant" donne de très bons résultats dans des conditions importantes de bruit mais est toujours limité de façon intrinsèque par sa dépendance au centre de gravité. Ainsi si une texture est suffisamment intense, le centre de gravité va se déplacer en dehors de l'objet et on calculera l'invariant sur la texture; on perd de cette façon le sens de l'utilisation des invariants.
Le deuxième nouvel invariant que nous avons implémenté et testé se nomme "Spectral invariant", et ceci parce qu'il est implémentable de façon beaucoup plus naturelle dans le domaine spectrale. Cet invariant possède les qualités de désensibilisation du Fractional Moment Inv. face au bruit mais a le grand avantage d'être indépendant de la position du centre de gravité et ses fluctuations.