Détection de de point d'intérêts sur les images omnidirectionnelles

dc.contributor.authorBeldi Rabah
dc.contributor.otherAmeur Soltane
dc.date.accessioned2019-11-12T10:55:32Z
dc.date.available2019-11-12T10:55:32Z
dc.date.issued2010
dc.description118 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractPour obtenir des images omnidirectionnelles, le système le plus répandu est le capteur catadioptrique. Un capteur catadioptrique composé d’un miroir de révolution dans lequel se reflète une scène qui est filmée par une caméra. Le problème principal avec les images omnidirectionnelles obtenues par le capteur catadioptrique est leur différence de résolution qui est élevée à la périphérie et est faible au centre de l’image. Appliquer directement les traitements classiques sur les images catadioptriques aboutis à des erreurs, puisque la géométrie du miroir n’est pas prise en compte. Pour palier à ces problèmes, plusieurs méthodes ont été proposées. La projection de l’image sur une sphère virtuelle est l’une des méthodes proposée. Son principe est de projeter l’image sur la sphère d’équivalence pour appliquer des outils adaptés. Nous présentons dans ce travail la détection de points d’intérêts sur les images omnidirectionnelles par le détecteur de Harris Laplace. La méthode de Harris Laplace extrait des caractéristiques invariantes à la rotation et à l’échelle. Dans un premier temps, l’algorithme détecte pour chaque échelle, les points d’intérêt 2D au sens de Harris en utilisant la matrice de structure et en exhibant les maxima locaux. Parmi les points d’intérêt détectés, ceux qui correspondent à un extremum local en échelle au sens de Lindeberg sont retenus comme étant les points d’intérêt de Harris-Laplace.en
dc.identifier.citationReseaux Et Telecommunications
dc.identifier.otherMAST.ELN.05-10en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6453
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectDétection de pointsen
dc.subjectImages omnidirectionnellesen
dc.subjectTraitement d'image.en
dc.titleDétection de de point d'intérêts sur les images omnidirectionnellesen
dc.typeThesisen

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