Recovering and Characterizing Image Features Using An Efficient Model Based Approach
Résumé
Edges, corners and vertices are strong and useful features i computer vision. This paper deals with the development of an efficient mode based approach in order to detect and characterize precisely these importan features. The key of our approach is first to propose some efficient model associated to each of these features and second to efficiently extract an characterize these features directly from the image The models associated to each feature include a large number o intrinsic parameters (Grey level intensities, location, orientation of th line segments\ldots) but also an important parameter which is associated t the blurring effect due to the acquisition system The important problem of the initialization phase in the minimizatio process is also considered and an original and efficient solution i proposed. In order to test and compare the reliability, th robustness and the efficiency of the different proposed approaches a large number of experiments involving noisy synthetic data and real image have been carried out. Finally, a comparative study of this approach an the classic corner operators is presented. \RRkeyword Low-Level Image Processing, Physics of Image Formatio\RRresume Les contours, coins et jonctions triples sont des primitives image très utiles en vision par ordinateur. Ce rapport présent le développement d'une méthode à base de modèles pou caractériser ces primitives importantes. L'idée maîtresse d cette approche consiste à définir des modèles correspondant chacune des primitives et ensuite à les caractériser d manière robuste directement à partir des images. Les modèles défini incluent un grand nombre de paramètres radiométriques et géométriques mai aussi un important paramètre qui est associé à l'effet de lissage introduit par le systèm d'acquisition. Le problème important de l'initialisation du processus d caractérisation itérative est aussi considéré et une solutio originale et efficace est proposée. Afin de tester et de comparer l validité, la robustesse et l'efficacité des différentes approche présentées, un grand nombre d'expérimentations sur des image synthétiques bruitées et des images réelles ont ét effectuées. Finalement, une étude comparative de cette approche pa rapport à des détecteurs classiques de coins est présentée.