En traitement de l'image, la détection de contours est une étape primordiale qui ne doit pas être négligée. Aussi, ce programme propose 4 algorithmes permettant de bien mieux appréhender le sujet.
Mais tout d'abord, il faut savoir ce que l'on entant par "bonne" détection des contours:
Canny le définissait de la sorte:
-Bonne détection : détecter un maximum de contours
-Bonne localisation : les points détectés doivent être les plus proches possibles du vrai contour.
-Réponse unique : minimiser le nombre de contours détectés plusieurs fois
Ces critères se traduisent par des conditions sur la réponse impulsionnelle du filtre et débouchent sur des détecteurs de contours très performants
L'opérateur de Canny: filtre RIF (réponse impulsionnel fini)
-On élimine tout d'abord le bruit de l'image/ convolution par un noyau gaussien
-Calcul du gradient de l'image dans les deux directions x et y
-Suppression des points du gradient qui ne correspondent pas à des maxima locaux.
Les opérateurs de ShenCastan et de Deriche:
Au filtre de Canny, on préfère souvent le détecteur de Deriche, qui répond exactement aux mêmes
critères de qualité que celui de Canny, mais qui possède une réponse impulsionnelle infinie (filtre
RII). Il a pu donc être synthétisé de façon récursive particulièrement efficace.
La différence avec Shen Castan reste les conditions initiales.
Sobel optimal:
Il s'agit du filtre de Sobel classique avec la suppression des non maxima
Les opérateurs de Marr Hildrech et de KangWang ont été implémenter mais le résultat de ces deux opérateurs ne correspondent pas à nos attentes.
Les 3 premiers filtres: Canny, Dériche et Shen Castan donne des résultats assez impressionnant.
Et pour tester toutes les méthodes de détection des contours, j'ai réalisé 2 scripts mettant en jeu tous les filtres sur 2 images différentes (1 ère image : image très bruité, seconde image :image naturel)
Ces scriptes sont accessibles directement par l'interface principale ou par le menu.
Voici la répartition des buffers
Buffer1: Image initial
Buffer2: filtre de Laplace v4
Buffer3: filtre de Laplace v8
Buffer4: filtre de Prewitt
Buffer5: filtre de Sobel
Buffer6: filtre de Canny
Buffer7: filtre de Shen-Castan
Buffer8: filtre de Deriche
Buffer9: filtre de SobelOptimal
Source / Exemple :
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//MORARD Vincent
//04 mars 2008
//vincent.morard@cpe.fr
//http://pistol.petesampras.free.fr
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//Shen_Castan.cpp
//Ce fichier regroupe les fonctions permettant de trouver les contours selon les
//critères de Shen-Castan.
//OUTLINE corespond au nombre de pixels que l'on ne prendra pas en compte lors
//de la convolution.
//Aussi, pour pouvoir effectuer la détection de contour à tous les pixels, y
//compris ceux du bord de l'image, on augmentera la taille de l'image de
//2*OUTLINE. C'est le rôle des fonctions embded et debed
//WINDOW_SIZE est un paramètre qui determine la taille de la fenêtre pour
//calculer le gradient adaptatif.
//
//plus b est faible plus il y a de détail (plus de bruit aussi)
//******************************************************************************
#include "CImage.h"
#include "AdvancEdge.h"
#define WINDOW_SIZE 7
#define OUTLINE 25
double b;
//*************************************************************************
//ShenCastan: Detection des contours optimaux:
//Procedure: On augmente d'abord la taille de l'image source en on convertit
//l'image initiale en float. On envoie cette
//nouvelle image à la fonction Shen avec ses nouvelles dimensions
//Une fois la fin du traitement, on remet les dimensions initiales et l'on place
//l'image obtenue dans le buffer de sortie.
//*************************************************************************
bool CImage::ShenCastan(CImage *ImgDest,double B)
{
float **Img=0;
int Largeur,Hauteur;
b=B;
if(hBmp==0){
MessageBox(NULL,"Shen-Castan : L'image source est vide",
NULL,MB_OK|MB_ICONWARNING);
return 0;
}
if(ImgDest != 0 && ImgDest != this)
ImgDest->Copy(this);
if(ImgDest == 0)
ImgDest=this;
GetBitmapBits(hBmp,Width*Height*4,ucBits);
//Ajout d'une bordure de OUTLINE pixel autours de l'image
Img=embed(OUTLINE,&Largeur,&Hauteur);
Shen(Img,Largeur,Hauteur);
//Retrait de la bordure
ImgDest->debed(Img,OUTLINE,Largeur,Hauteur);
SetBitmapBits(ImgDest->hBmp,Width*Height*4,ImgDest->ucBits);
ImgDest->ImgType=GRAY;
DesAllocT_float(Img,Largeur);
return 1;
}
//******************************************************************************
//Shen:
//C'est dans cette fonction que tout le traitement est effectué
//On reçoit en paramètre d'entrée l'image directement accessible en pixel
//ainsi que ses dimensions.
//L'image de sortie sera dans la variable Img
//******************************************************************************
void Shen(float **Img,int Largeur,int Hauteur)
{
float **BufFiltrer=0;
int **ImgBli=0;
BufFiltrer=AllocT_float(Largeur,Hauteur);
//On filtre le bruit en appliquant l'algo ISEF
ComputeISEF(Img,BufFiltrer,Largeur,Hauteur);
//On trouve les pixels de l'image qui on un Laplacian positif
ImgBli=ComputeBli(BufFiltrer,Img,Largeur,Hauteur);
//Detection des coutours à partir de l'ImgBli et de l'image filtrer
LocateZeroCrossings(Img,BufFiltrer,ImgBli,Largeur,Hauteur);
MaxContraste(Img,Largeur,Hauteur);
//Desallocation de la memoire allouer
DesAllocT_float(BufFiltrer,Largeur);
DesAllocT_int(ImgBli,Largeur);
}
//******************************************************************************
//ISEF (Infinite Symetrical Exponential Filter)
//Filtrage de l'image horizontalement et verticalement. L'image filtrer sera
//placée dans la variable y
//******************************************************************************
void ComputeISEF(float **x,float **y,int Largeur,int Hauteur)
{
float **Causal=0,**AntiCausal=0;
Causal=AllocT_float(Largeur,Hauteur);
AntiCausal=AllocT_float(Largeur,Hauteur);
//On applique d'abord le filtre dans la direction verticale
ApplyISEF_Vertical(x,y,Causal,AntiCausal,Largeur,Hauteur);
ApplyISEF_Horizontal(y,y,Causal,AntiCausal,Largeur,Hauteur);
//Libération de la mémoire
DesAllocT_float(Causal,Largeur);
DesAllocT_float(AntiCausal,Largeur);
}
//*******************************************************************************
//ApplyISEF_Vertical
//Filtrage vertical : Calcul des composantes causales et anticausales
//*******************************************************************************
void ApplyISEF_Vertical(float **x,float **y,float **Causal,float **AntiCausal,
int Largeur,int Hauteur)
{
int i,j;
float b1,b2;
b1 = (float)((1.0-b)/(1.0+b));
b2 = (float)(b*b1);
//Methode recurssive donc on calcule les pixels des bords de l'image
for(j=0;j<Hauteur;j++)
{
Causal[0][j]=b1*x[0][j];
AntiCausal[Largeur-1][j]=b2*x[Largeur-1][j];
}
//Calcul des composantes causales
for(i=1;i<Largeur;i++)
for(j=0;j<Hauteur;j++)
Causal[i][j]=(float)(b1*x[i][j]+b*Causal[i-1][j]);
//Calcul des composantes anti-causales
for(i=Largeur-2;i>=0;i--)
for(j=0;j<Hauteur;j++)
AntiCausal[i][j]=(float)(b2*x[i][j]+b*AntiCausal[i+1][j]);
//on calcule les pixels des bords de l'image de sortie
for(j=0;j<Hauteur-1;j++)
y[Largeur-1][j]=Causal[Largeur-1][j];
//On calcule l'image de sortie du premier filtre que l'on place dans la variable y
//Correspond a la somme des composantes causal et anti-causales
for(i=0;i<Largeur-2;i++)
for(j=0;j<Hauteur-1;j++)
y[i][j]=Causal[i][j]+AntiCausal[i+1][j];
}
//*******************************************************************************
//ApplyISEF_Horizontal
//Filtrage vertical : Calcul des composantes causales et anticausales
//*******************************************************************************
void ApplyISEF_Horizontal(float **x,float **y,float **Causal,float **AntiCausal,
int Largeur,int Hauteur)
{
int i,j;
float b1,b2;
b1 = (float)((1.0-b)/(1.0+b));
b2 = (float)(b*b1);
//on calcule les pixels des bords de l'image
for(i=0;i<Largeur;i++)
{
Causal[i][0]=b1*x[i][0];
AntiCausal[i][Hauteur-2]=b2*x[i][Hauteur-2];
}
//Calcul des composantes causales
for(j=1;j<Hauteur;j++)
for(i=0;i<Largeur;i++)
Causal[i][j]=(float)(b1*x[i][j]+b*Causal[i][j-1]);
//Compute anti causal component
for(j=Hauteur-3;j>=0;j--)
for(i=0;i<Largeur;i++)
AntiCausal[i][j]=(float)(b2*x[i][j]+b*AntiCausal[i][j+1]);
//Calcul des composantes anti-causales
for(i=0;i<Largeur-1;i++)
y[i][Hauteur-1]=Causal[i][Hauteur-1];
//On calcule l'image de sortie du premier filtre que l'on place dans la variable y
//Correspond a la somme des composantes causal et anti-causales
for(i=0;i<Largeur-1;i++)
for(j=0;j<Hauteur-2;j++)
y[i][j]=Causal[i][j]+AntiCausal[i][j+1];
}
//*******************************************************************************
//ComputeBli:
//On fait la différence des deux images et on compare le resultat à 0
//ImgBli est donc une image composé uniquement de 0 et de 1
//*******************************************************************************
int **ComputeBli(float **ImgFiltrer,float **ImgBuf,int nRows,int nCols)
{
int Row,Col;
int **ImgBli=0;
ImgBli=AllocT_int(nRows,nCols);
//On prend la difference entre l'image lisse et l'image originale.
//On calcule l'ImgBli en mettant a 1 tous les pixels ou le Laplacian est positif. 0 sinon
for(Row=0;Row<nRows;Row++)
{
for(Col=0;Col<nCols;Col++)
{
ImgBli[Row][Col]=0;
if(Row<OUTLINE || Row>=nRows-OUTLINE || Col<OUTLINE || Col>=nCols-OUTLINE)
continue;
ImgBli[Row][Col]=((ImgFiltrer[Row][Col]-ImgBuf[Row][Col])>0.0);
}
}
return ImgBli;
}
//*************************************************************************************
//LocateZeroCrossings
//Cette fonction permettra de déterminer pour tous les pixels de l'image s'il est un pixel
//appartenant à un contour ou non.
//**************************************************************************************
void LocateZeroCrossings(float **Orig,float **BufFiltrer,int **ImgBli,int nRows,int nCols)
{
int Row,Col;
for(Row=0;Row<nRows;Row++)
for(Col=0;Col<nCols;Col++)
{
//On ignore les pixels que l'on a ajoute pour le calcule
if(Row<OUTLINE || Row>=nRows-OUTLINE || Col<OUTLINE || Col>=nCols-OUTLINE)
Orig[Row][Col]=0.0;
//On verifie si ce pixel est un "zero crossing" pour le Laplacian
else if(IsCandidateEdge(ImgBli,BufFiltrer,Row,Col))
{
//On Calcule le gradian adaptatif
Orig[Row][Col]=ComputeAdaptativeGradient(ImgBli,BufFiltrer,Row,Col);
}
else
Orig[Row][Col]=0.0;
}
}
//**************************************************************************************
//IsCandidateEdge
//On regarde le pixel voisin en on regarde s'il y a un franchissement de zero.
//On effectue donc la multiplication des 2 pixels et on compare à 0
//**************************************************************************************
bool IsCandidateEdge(int **Buff,float **Orig,int Row,int Col)
{
//a positive z-c must have a positive 1st derivative,where positive z-c
//means the second derivative goes from + to - as we cross the edge
if(Buff[Row][Col]==1 && Buff[Row+1][Col]==0)
return (Orig[Row+1][Col]-Orig[Row-1][Col]>0 ? TRUE:FALSE); //positive z-c
else if(Buff[Row][Col]==1 && Buff[Row][Col+1]==0)
return (Orig[Row][Col+1]-Orig[Row][Col-1]>0 ? TRUE:FALSE); //positive z-c
else if(Buff[Row][Col]==1 && Buff[Row-1][Col]==0)
return (Orig[Row+1][Col]-Orig[Row-1][Col]<0 ? TRUE:FALSE); //negative z-c
else if(Buff[Row][Col]==1 && Buff[Row][Col-1]==0)
return (Orig[Row][Col+1]-Orig[Row][Col-1]<0 ? TRUE:FALSE); //negative z-c
return FALSE; //not a z-c
}
//*************************************************************************************
//ComputeAdaptativeGradient
//On calcule un seuil pour chaque pixel. Le seuil sera determiner grace aux pixels voisins
//présent dans la fenêtre WINDOW_SIZE
//*************************************************************************************
float ComputeAdaptativeGradient(int **Bli,float **Orig,int Row,int Col)
{
int i,j;
float SumOn,SumOff;
float AvgOn,AvgOff;
int NbOn,NbOff;
SumOn=0.0;
SumOff=0.0;
NbOn=0;
NbOff=0;
//On regarde par rapport aux pixels voisins, le nombre de pixel a 1 et a 0
for(i=(-WINDOW_SIZE/2);i<=(WINDOW_SIZE/2);i++)
for(j=(-WINDOW_SIZE/2);j<=(WINDOW_SIZE/2);j++)
{
if(Bli[Row+i][Col+j])
{
SumOn+=Orig[Row+i][Col+j];
NbOn++;
}
else
{
SumOff+=Orig[Row+i][Col+j];
NbOff++;
}
}
if(SumOff)
AvgOff=SumOff/(float)NbOff;
else
AvgOff=0.0;
if(SumOn)
AvgOn=SumOn/(float)NbOn;
else
AvgOn=0.0;
return (AvgOff-AvgOn);
}
//********************************************************************************
//embed
//Cette fonction retourne un pointeur sur un float qui de l'image initial ou l'on a
//ajouté des bordure de largeur et de hauteur de Width
//********************************************************************************
float **CImage::embed(int taille,int *L,int *H)
{
int i,j,I,J;
float **Img=0;
taille+=2;
- L=Width+2*taille;
- H=Height+2*taille;
Img=AllocT_float(*L,*H);
for(i=0;i<*L;i++)
for(j=0;j<*H;j++)
{
I=(i-taille+Width)%Width;
J=(j-taille+Height)%Height;
Img[i][j]=(float)GetPixel(I,J,GRAY);
}
return Img;
}
//********************************************************************************
//debed
//Cette fonction retourne inscrit l'image obtenue dans le buffer Dest en enlevant
//les bordures ajoutées
//********************************************************************************
void CImage::debed(float **Img,int taille,int L,int H)
{
int i,j;
taille+=2;
int Val;
for(i=taille;i<L-taille;i++)
for(j=taille;j<H-taille;j++)
{
Val=Limit((int)Img[i][j]);
SetPixel(i-taille,j-taille,Val,Val,Val);
}
}
//Etire le contraste au maximum.
//Attention tous les pixels negatifs sont mis a 0
void MaxContraste(float **Img,int nRows,int nCols)
{
int i,j;
float X,Scale,Vmin,Vmax;
Vmin=Img[50][50];
Vmax=Vmin;
for(i=0;i<nRows;i++)
{
for(j=0;j<nCols;j++)
{
if(i<OUTLINE || i>=nRows-OUTLINE || j<OUTLINE || j>=nCols-OUTLINE)
continue;
X=Img[i][j];
if(X<0){Img[i][j]=0;X=0;}
if(Vmin>X) Vmin=X;
if(Vmax<X) Vmax=X;
}
}
Scale = (float)(256.0/(Vmax-Vmin+1));
for(i=0;i<nRows;i++)
for(j=0;j<nCols;j++)
{
if(i<OUTLINE || i>=nRows-OUTLINE || j<OUTLINE || j>=nCols-OUTLINE)
continue;
Img[i][j]=((Img[i][j]-Vmin)*Scale);
}
}
Conclusion :
Pour avoir toute la documentation sur ce programme vous pouvez visiter le site internet d'ImAnalyse:
http://ImAnalyse.free.fr
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