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Traitements d'Images en Niveau de Gris

Détection de Coins (Harris Corner Detector)

Ici, on va étudier l'algorithme de détection de coin. Cet algorithme permet la détection des croisements de ligne par exemple. Il a été inventé par Harris et Stephens. On prend une image I ( x , y ) nous commençons par prendre les dérivées de l'image en ligne et en colonne :
I x ( x , y ) = I x ( x , y )
I y ( x , y ) = I y ( x , y )
Pour les calculs nous aurons besoin de trois matrices avec les dérivées aux carrés et leurs multiplications.
A ( x , y ) = I x 2 ( x , y ) ,
B ( x , y ) = I y 2 ( x , y ) ,
C ( x , y ) = I x ( x , y ) I y ( x , y ) ,
Ces trois matrices doivent être lissées par un filtre passe bas gaussien. Cepenpant, vous pouvez choisir le filtre qui vous semble le meilleur.
k ( x , y ) = k ( x , y ) * H g a u s s
avec k = A, B ou C et Hgauss le filtre gaussien. Attention il s'agit d'une convolution.
Nous pouvons maintenant calculer la force de coin pour chaque pixel. Elle se calcule tel que :
Q ( x , y ) = ( A B - C ) 2 - α ( A + B ) 2
α est la sensibilité du détecteur. Q est appelée "corner response function" CRF et retourne des fortes valeurs à la détection d'un coin. plus α est grand plus la sensibilité est faible et moins le nombre de coin sera grand. Typiquement α est compris entre 0.04 et 0.06 mais ne dépasse pas 0,25.
on effectue un seuillage pour éliminer les faibles valeurs du CRF
Q ( x , y ) < t h = 0
Généralement ce seuil (th) est entre 1 0 4 et 1 0 7
On peut ensuite ranger les coins détectés par ordre décroissant et procéder à une détection de maxima locaux pour éliminer les coins trop proches. Les maxima locaux doivent être fait à partir du coin de plus fort valeur et éliminer les coins de faible valeur.


corner

corner2

corner3
afin de voir les coins, nous avons superposé les coins avec l'image avec une brillance diminuée. Les points blancs sont les coins détectés

Programme

function guicorner
clear all;
close all;
figure(  'Name','translation',...
            'NumberTitle','off',...
            'color',[0.3137 0.3137 0.5098]);
       
a(1)=axes('units','normalized',...
    'position',[0.05 0.2 0.5 0.5]);
a(2)=axes('units','normalized',...
    'position',[0.5 0.2 0.5 0.5]);


uicontrol(  'style','pushbutton',...
            'string','load',...
            'Position', [10 10 50 20],...
            'callback',@loadimage);
       
uicontrol(  'style','pushbutton',...
            'string','executer',...
            'Position', [290 10 100 20],...
            'callback',@executer);
 

%parametre initial
setappdata(gcf,'x',1);
setappdata(gcf,'type',0);

     
function loadimage(~,~)
    % appeler quand appui check box
    [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif;*.bmp','All Image Files';...
          '*.*','All Files' },'mytitle',...
          'C:\Work\myfile.jpg')

    x = imread(filename);
    if (length(size(x))>2)
        x=x(:,:,1);% on prend une seul plan image noir et blanc chaque plan sont egaux
    end
    k = whos('x');
    if k.class == 'uint8'
        k=8;
    end
    setappdata(1,'k',k);
    setappdata(1,'x',x);
    axes(a(1))
    imshow(x)
    axes(a(2))
    imshow(x)
   
end
function executer(hObj,~,Name)

     type = getappdata(1,'type');
     img = getappdata(1,'x');
     
     [ligne colonne]=size(img);
     img=double(img);
     img2=zeros(ligne,colonne);
     
     % derivate
     for i = 1 : colonne-1
         dv(:,i) = img(:,i+1)-img(:,i);
     end
     dv=dv(1:end-1,:);
     for i = 1 : ligne-1
         dh(i,:) = img(i+1,:)-img(i,:);
     end
     dh=dh(:,1:end-1);
     %
     A = dv.^2;
     B = dh.^2;
     C = dv.* dh;
     %smooth filter
     Fgauss =  fspecial('gaussian', 3, 0.5);
     Ap = imfilter(A, Fgauss);
     Bp = imfilter(B, Fgauss);
     Cp = imfilter(C, Fgauss);
         
%      M = [Ap Cp;Cp Bp];
%      lambda1 = 1/2*( Ap + Bp + sqrt(Ap.^2 - 2.*Ap.*Bp + Bp.^2 + 4*Cp.^2));
%      lambda2 = 1/2*( Ap + Bp - sqrt(Ap.^2 - 2.*Ap.*Bp + Bp.^2 + 4*Cp.^2));
     %CRF
     alpha = 0.05 ;
     Q= ( Ap.*Bp - Cp.^2 ) - alpha*((Ap+Bp).^2);
     %remove small values
     %th = max(max(Q))*0.9;
     th=25000;
     Q(Q<th)=0;
     
     %local maxima
     p=1;
     Corner=[];
     for i = 5 : ligne -5 -1
         for j = 5 : colonne -5-1
             maxq= max(max(Q(i-4:i+4,j-4:j+4)));
             if Q(i,j)~=0 && (Q(i,j)==maxq)
                 Corner(p,1:3)=[i,j,Q(i,j)];
                 p=p+1;
             end
         end
     end
     
     %sort you can keep just the highest values
     %tri vous pouvais garder les plus hautes valeurs.
     [value tri] = sort(Corner(:,3),1,'descend');
     for i = 1 : p-1
         Cornersort(i,:)=Corner(tri(i),:);
     end
     
%      sizecorner =length(Cornersort);
%      for i = 1 : sizecorner
%          if Cornersort(i,1)~= 0
%              Cornerinter = Cornersort(i,:);
%              for j=i+1 : sizecorner
%                  dist = ((Cornerinter(1)-Cornersort(j,1))^2 + (Cornerinter(2)-Cornersort(j,2))^2)^0.5;
%                  if dist < 10
%                      Cornersort(j,:) = [0 0 0];
%                  end
%              end
%          end
%      end
     
%      [value tri] = sort(Cornersort(:,3),1,'descend');
%      for i = 1 : p-1
%          if Cornersort(tri(i),:) ~= 0
%              Cornersortdist(i,:)=Corner(tri(i),:);
%          end
%      end

     img2=uint8(img)./3;
      for i = 1 : length(Cornersort)
         img2(Cornersort(i,1),Cornersort(i,2)) = 255;
     end
     axes(a(2))
     imshow(uint8(img2))
     figure
     imshow(uint8(img2))
     
end
end

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