une approche multi-agents pour le recalage des images par appariement de primitives s. meshoul &...
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Une approche multi-agents pour le recalage des images
par appariement de primitives
S. Meshoul & M. Batouche
Equipe Vision, Laboratoire LIRE
Université Mentouri - Constantine, Algérie
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Recalage d’images
• Processus qui consiste à déterminer la transformation géométrique permettant de superposer la plus grande partie commune de deux images
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Applications
• Télédétection
• Reconstruction panoramique
• analyse d’images médicales
• vision stéréoscopique
• Reconnaissance d’objet
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Pair-Wise Image Registration for Image Mosaicing
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Medical Imaging
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Recalage par mise en correspondance de primitives
• Extraction de primitives
• Mise en correspondance et appariement des primitives
• Estimation de la transformation géométrique en utilisant les appariements trouvés
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Mise en correspondence de primitives
• Détecter et mettre en correspondance les primitives (correspondance point-à-point)
• Problème– Présence de données bruitées
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Mise en correspondance de points
• Le problème est de chercher une bonne configuration de correspondance point-à-point tenant compte du bruit et des données manquantes
• Le problème est formulé comme un problème d’optimisation combinatoire.
• Nous proposons l’utilisation d’une colonie de fourmis artificielles pour le résoudre
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Mise en correspondance de points par les colonies de fourmis artificielles
• fonction de coût à minimiser:
– la transformation affine A = (L, T) est telle que: Yj = L Xi + T + ij
– fonction de coût définie par :
2
1
1
2
1 2
1)1(
1)1(
1 1
2),,(n
jjn
n
ini
n
i
n
jijij mmTLXYmLTME
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Colonies de fourmis artificielles
• Chaque fourmi construit une configuration de correspondances point-à-point de manière probabiliste en fonction de:– la quantité de phéronome– une fonction de la similarité entre les primitives
à apparier– sa mémoire interne qui lui indique les
appariements déjà effectués
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Colonies de fourmis artificielles
• Chaque fois qu’une fourmi sélectionne une paire de primitives, elle laisse une trace locale.
• La fourmi qui a trouvé la meilleure configuration laisse une trace plus importante
• L’émergence d’une solution de bonne qualité est le résultat de la stratégie de coopération et du modèle de communication utilisés
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Résultats
• Plusieurs questions ont été abordées durant l’expérimentation :
– La convergence du processus de recherche– Le comportement de la méthode en fonction
des paramètres à ajuster– L’effet de la configuration initiale– La robustesse de la méthode
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Results
895536.31
83398.75 ;
0693070.0506704.0
401439.0867176.0TL
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Results
212408.13
507079.61 ;
991046.0125818.0
120269.0986823.0TL
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Conclusion
• Une approche multi-agents basée sur la métaphore des colonies de fourmis a été décrite
• L’émergence d’une solution de bonne qualité est le résultat de l’intelligence collective
• Un recalage robuste a été obtenu.