Détection d’objet dans une scène par une analyse de correspondance Par corrélation

Abstract

La détection et la reconnaissance des objets dans les images est une tache cruciale et un chalenge pour les domaines de vision robotique et de l’apprentissage par machine. Cette discipline a reconnu depuis sa naissance une vaste utilisation,spécifiquement dans des secteurs très sensibles (Télésurveillance, imagerie médicale,génie mécanique, en soudure, ...etc.). Connue sous l’appellation anglaise : Digital Image Corrélation ou DIC, cette nouvelle discipline est apparue comme un fruit résultant de deux grands domaines qui sont le traitement d’image et la vision par ordinateur. La combinaison entre ces deux domaines est assurée par une importante technique qui est : la mise en correspondance des images, souvent appelée Template Matching. Le Template Matching est l’étape principale utilisée pour atteindre cet objectif, pouvant ainsi déterminer l’existence ou l’inexistence d’un objet (dit imagette) dans une image ou scène dite image de référence .L’imagette est une partie de l’image qui représente l’objet recherché. Dans ce mémoire nous avons abordé les différents concepts concernant le Template Matching en utilisant la corrélation qui est une technique statistique mathématique utilisée pour étudier la relation entre deux variables à l’aide du coefficient de corrélation. Il existe plusieurs types de coefficients de corrélation utilisés dans l’imagerie et sont classifiés selon la manière de leurs calculs. Dans notre travail, nous avons implémenté quinze coefficients de corrélation et nous les avons testés sur un large nombre d’images de différentes scènes afin de les comparer entre eux tout en déterminant l’exactitude des résultats et le temps d’exécution.