FR2953050A1 - Procede et dispositif de detection des points de courbure dans une image d'entree - Google Patents

Abstract

Pour détecter des points de courbure dans une image d'entrée, on détermine (S1) un gradient relatif à la valeur de chaque pixel de l'image d'entrée. On détermine (S3) un masque pour chaque pixel Pm considéré, ce masque s'étendant selon une seule orientation et étant composé d'un nombre L prédéterminé de pixels contigus de l'image, incluant le pixel Pm, et dont l'orientation dans l'image est perpendiculaire à la direction du gradient du pixel Pm. Ensuite, pour chaque pixel Pm associé à un masque de L pixels Pi, on obtient (S5) un coefficient Cm, dit d'intensité de croisement, à partir d'au moins l'ensemble des différences entre l'angle θm du gradient du pixel Pm et l'angle Wθ(pPi) du gradient de chaque pixel Pi. Pour chaque pixel Pm, on pondère le coefficient Cm associé en appliquant une fonction prédéterminée de la norme du gradient du pixel Pm et on obtient (S7) un coefficient d'intensité de courbure CUm. Enfin, on détermine (S9) les points de courbure de l'image d'entrée comme étant constitués des pixels dont le coefficient d'intensité de courbure CUm associé satisfait au moins à un critère de sélection prédéterminé.

Description

L'invention a trait au domaine général de la détection de points d'intérêt dans une image numérique, et concerne en particulier un procédé et un dispositif de détection de points de courbure ou coins dans une image d'entrée. La détection de points d'intérêt dans une image est, au même titre que la détection de contours, une étape préliminaire à de nombreux processus de traitements numériques d'images. La détection de points d'intérêt (Point Of Interest ù POI en anglais) dans une image est une tâche commune effectuée par des systèmes informatiques de traitement d'images, qui consiste à extraire certaines caractéristiques d'une image permettant d'identifier facilement le contenu d'une image. La détection de points d'intérêt est ainsi mise en oeuvre dans de nombreuses applications de traitement numérique d'images, telles que par exemple le recalage d'image (image registration en anglais) qui consiste en la mise en correspondance d'images, ceci afin de pouvoir comparer ou combiner leurs informations respectives. Dans ce contexte, les coins ou points de courbure sont des points d'intérêt particuliers dont la détection est privilégiée. De manière générale, on peut définir un coin ou point de courbure comme une intersection entre deux bords (encore désignés par contours), ou bien comme un point de l'image pour lequel il existe deux directions de contour différentes dans le voisinage de ce point.

De nombreuses méthodes ont été proposées pour détecter des points d'intérêt dans une image. Elles peuvent être classées grossièrement suivant deux approches. La première approche est basée sur une analyse topologique de l'image afin d'en extraire des caractéristiques particulières. L'idée est de détecter les contours de l'image dans un premier temps. Les points d'intérêt sont ensuite extraits le long des contours en considérant les points de courbure maximale ainsi que les intersections entre contours. Cette première approche présente notamment l'inconvénient de rendre la détection de points d'intérêt dépendante de la détection de contours et de nécessiter d'importantes ressources de calcul. La seconde approche, la plus utilisée, est basée sur l'analyse de la fonction d'intensité de l'image pour en extraire les points de discontinuités. En particulier, dans le cadre de cette seconde approche on utilise typiquement une analyse par corrélation croisée ou par similarité pour calculer une carte de courbure destinée à quantifier l'intensité de courbure de chaque pixel de l'image. A titre d'exemple pour illustrer cette seconde approche, on peut citer le détecteur bien connu sous le nom de "détecteur de Harris" et décrit dans le document "A combined corner and edge detector" de C. Harris and M.J. Stephens û In Alvey Vision Conference, pages 147û152, 1988. Les méthodes relevant de cette seconde approche permettent de quantifier l'intensité de courbure des pixels de l'image, et fournissent ainsi un moyen de caractérisation apte à sélectionner les points d'intérêt les plus significatifs. Cependant, ces dernières méthodes présentent aussi l'inconvénient de nécessiter des temps de calcul et de traitement importants en raison des nombreuses opérations mathématiques à effectuer, et de ce fait elles sont incompatibles avec des applications nécessitant une détection très rapide des points d'intérêt, telles que par exemple les applications de traitement temps réel de séquences vidéo. La présente invention propose ainsi une technique de détection des points de courbure dans une image, présentant de très bonnes performances de détection tout en nécessitant un temps de calcul réduit par rapport à celui requis par les techniques de l'art antérieur. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détection des points de courbure dans une image d'entrée. Conformément à l'invention, ce procédé comprend les étapes consistant à : A) déterminer un gradient relatif à la valeur de chaque pixel d'au moins un sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée, un gradient étant défini par une norme pm et une direction exprimée par un angle 8m ; B) déterminer un masque pour chaque pixel Pm considéré du sous-ensemble de pixels, ledit masque s'étendant selon une seule orientation et étant composé d'un nombre L prédéterminé de pixels contigus de l'image, appelé longueur du masque, incluant le pixel Pm, et dont l'orientation dans l'image est perpendiculaire à la direction du gradient du pixel Pm ; C) pour chaque pixel Pm associé à un masque de L pixels P;, obtenir un coefficient Cm, dit d'intensité de croisement, à partir d'au moins l'ensemble des différences entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient de chaque pixel P; ; D) pour chaque pixel Pm, pondérer le coefficient Cm associé en appliquant une fonction prédéterminée de la norme pendu gradient du pixel Pm et obtenir en conséquence un coefficient d'intensité de courbure CUm ; E) déterminer les points de courbure dudit sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée comme étant constitués des pixels dont le coefficient d'intensité de courbure CUm associé satisfait au moins à un critère de sélection prédéterminé. Selon l'invention, l'utilisation d'un masque tel que succinctement défini à l'étape B) ci-dessus, pour chaque pixel à analyser de l'image, permet de déterminer la tangente à la direction du contour détecté sur le pixel considéré.

Par conséquent, l'utilisation d'un tel masque pour déterminer à l'étape C) un coefficient Cm, dit d'intensité de croisement, associé à chaque pixel Pm, permet d'évaluer précisément dans quelle mesure le masque du pixel considéré traverse une zone de fort gradient. D'autre part, le masque précité, constitué d'un bloc rectiligne composé de pixels contigus de l'image, présente l'avantage d'être un masque à une dimension, contrairement aux techniques antérieures telles que celles basées sur une corrélation croisée, qui utilisent des masques à plusieurs dimensions, généralement à deux dimensions, et donc nécessitent une puissance de calcul plus importante.

Par ailleurs, l'obtention (étape D)) de coefficients d'intensité de courbure CUm à partir d'une simple opération de pondération des coefficients d'intensité de croisement Cm, permet d'obtenir rapidement une carte d'intensité de courbure, à partir de laquelle des points de courbure ou coins pourront être aisément détectés dans l'image. Au final, le procédé de détection de points de courbure, selon l'invention, est à la fois performant en termes de résultat de détection de points d'intérêt, tout en étant simple en termes de complexité de calcul mathématique, et de ce fait est compatible avec des applications de traitement d'image temps réel. Selon une caractéristique particulière, la longueur L du masque associé à un pixel donné de l'image est choisie en fonction d'une taille prédéfinie, exprimée en nombre de pixels, des points de courbure devant être détectés. Ainsi, il est possible d'adapter la longueur du masque déterminé pour chacun des pixels analysés de l'image en fonction du type de courbure ou de coin que l'on veut détecter. Selon un mode de réalisation particulier, la longueur L d'un masque associé à un pixel Pm est un nombre impair, le pixel Pm occupant la position centrale du masque. Le masque est ainsi symétrique de part et d'autre du pixel Pm. Selon un caractéristique particulière de l'invention, à l'étape C), le coefficient d'intensité de croisement Cm est obtenu à partir d'un ensemble de coefficients C; représentatifs chacun de la différence entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient d'un pixel P; du masque associé au pixel Pm, un coefficient C; étant obtenu à partir du calcul d'une fonction g(0) relative à la différence entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient du pixel P;, dont le résultat est pondéré par la valeur prise par une fonction wm représentative de l'éloignement dans l'image du pixel P; par rapport au pixel Pm. L'utilisation de la fonction g(0) susmentionnée permet de contrôler l'influence de la différence entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient du pixel P;, sur l'intensité de croisement mesurée par le coefficient Cm. Par ailleurs, en pondérant cette fonction g(0) par une fonction de pondération wm associée au masque du pixel Pm considéré, il est ainsi possible de contrôler l'influence de la distance entre chaque pixel P; du masque par rapport au pixel Pm sur le calcul de l'intensité de croisement associée au pixel Pm. 5 En pratique, à l'étape C), un coefficient Cm est obtenu à partir de l'ensemble des coefficients C; obtenus pour les pixels P; du masque associé au pixel Pm, en calculant la somme arithmétique des coefficients C. Le calcul d'une telle somme requiert avantageusement peu de puissance de calcul. Selon un mode de réalisation particulier, la fonction de pondération wm est une fonction de Gauss ou une fonction triangulaire, ainsi il est possible d'amplifier l'influence des pixels les plus distants du pixel Pm sur le calcul de l'intensité de croisement associée au pixel Pm. Selon un mode de réalisation particulier, la fonction g(0) relative à la différence entre l'angle 0m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient du pixel P;, est une fonction de seuillage associée à un seuil OT , telle que g(0) vaut 0 si 0 est inférieur au seuil OTet g(0) vaut 1 sinon. L'avantage d'utiliser une telle fonction de seuillage est d'empêcher la détection de points de courbure correspondant à des points de l'image dont l'angle de gradient est trop grand, ce qui reviendrait à détecter de façon erronée comme étant des coins des points de l'image correspondant à des contours. Selon une caractéristique particulière de l'invention, le résultat du calcul de la fonction g(0) est en outre pondéré par la valeur prise par une fonction wp relative à la norme W(p)du gradient du pixel P. De cette façon, il est possible de contrôler l'influence de la norme W(p)du gradient d'un pixel P; quelconque du masque associé au pixel Pm considéré sur le calcul de l'intensité de croisement associée au pixel Pm. Selon un mode de réalisation particulier, la fonction de pondération fonction wp notée wp(p) avec p désignant la norme d'un gradient d'un pixel quelconque, est déterminée de telle sorte à privilégier les coefficients C; des pixels P; dont la norme du gradient est élevée. En d'autres termes, il s'agit d'amplifier artificiellement l'intensité de croisement calculée lorsque la norme de gradient du pixel P; considéré est élevée. En pratique, la fonction wp(p) est choisie comme étant la fonction d'élévation au carré. De cette façon, les pixels de l'image traversant des zones 5 de gradients élevés, du point de vue de la norme, sont mis aisément en évidence pour la détermination des points de courbure. Selon une caractéristique particulière de l'invention, on obtient un coefficient d'intensité de courbure CUm, pour un pixel donné Pm de norme de gradient p. et de coefficient d'intensité de croisement Cm, en pondérant le 10 coefficient Cm par la valeur prise par une fonction, f(pm) , de la norme p., telle que f(pm) vaut 0 si pm est inférieur à un seuil prédéterminé p,,,;n , et f(pm) vaut pm2 sinon. De cette façon, il est possible en choisissant de manière appropriée la fonction de pondération f(pm) , de sélectionner ou privilégier les pixels dont la 15 norme du gradient est élevée, ce qui correspond en pratique aux endroits de l'image où des coins peuvent être détectés. Selon un mode de réalisation particulier, on détermine des points de courbure de l'image d'entrée, en sélectionnant les pixels dont la valeur du coefficient d'intensité de courbure est un maximum local. 20 De cette façon, on détermine aisément des points de courbure, en sélectionnant les pixels de l'image pour lesquels la valeur d'intensité de courbure est plus élevée que celle des pixels situés dans leur voisinage. Dans le mode de réalisation précité, on peut en outre sélectionner, parmi les pixels dont la valeur du coefficient d'intensité de courbure est un 25 maximum local, ceux dont la valeur est supérieure à un seuil prédéterminé. Ainsi, il est possible d'accroître la précision de la détection des points de courbure, par exemple en conservant seulement les points de courbure ayant un contraste élevé. Selon une variante de réalisation, on détermine un nombre N 30 prédéterminé de points de courbure de l'image d'entrée, en sélectionnant les pixels correspondant aux N plus grandes valeurs du coefficient d'intensité de courbure. De cette façon, le nombre de points de courbure détectés est constant quel que soit le contenu de l'image. Dans le cadre du recalage d'image (image registration en anglais), cela permet de garantir que le recalage de l'image sera basé sur un nombre minimum de points d'intérêt. Corrélativement, selon un deuxième aspect, l'invention concerne un dispositif de détection des points de courbure dans une image d'entrée. Conformément à l'invention, ce dispositif comprend : - des moyens pour déterminer un gradient relatif à la valeur de chaque pixel d'au moins un sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée, un gradient étant défini par une norme pm et une direction exprimée par un angle 6m : - des moyens pour déterminer un masque pour chaque pixel Pm considéré du sous-ensemble de pixels, ce masque s'étendant selon une seule orientation et étant composé d'un nombre L prédéterminé de pixels contigus de l'image, appelé longueur du masque, incluant le pixel Pm, et dont l'orientation dans l'image est perpendiculaire à la direction du gradient du pixel Pm ; - des moyens pour obtenir, pour chaque pixel Pm associé à un masque de L pixels P;, un coefficient Cm, dit d'intensité de croisement, à partir d'au moins l'ensemble des différences entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pi) du gradient de chaque pixel P; ; - des moyens pour obtenir un coefficient d'intensité de courbure CUm pour chaque pixel Pm, en pondérant le coefficient Cm associé par une fonction prédéterminée de la norme pm du gradient du pixel Pm ; - des moyens pour déterminer les points de courbure du sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée en sélectionnant les pixels de l'image dont le coefficient d'intensité de courbure CUm associé satisfait au moins à un critère de sélection prédéterminé. Un tel dispositif de détection comprend ainsi des moyens adaptés à la 30 mise en oeuvre d'un procédé de détection des points de courbure, selon l'invention, tel que succinctement exposé plus haut.

Selon encore un autre aspect, l'invention concerne un programme d'ordinateur sur un support d'informations, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en oeuvre d'un procédé selon l'invention tel que brièvement exposé supra, lorsque le programme est chargé et exécuté dans un ordinateur. Les avantages procurés par le dispositif et programme d'ordinateur précités de détection des points de courbure dans une image, sont identiques à ceux mentionnés plus haut en relation avec le procédé de détection des points de courbure selon l'invention, et ne seront par conséquent pas rappelés ici.

L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description détaillée qui va suivre, faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : - La figure 1 illustre les étapes principales d'un procédé de détection des points de courbure dans une image, selon l'invention ; - La figure 2 illustre un exemple de masque de 5 pixels contigus d'une image, utilisable dans le cadre d'un procédé de détection des points de courbure selon la présente invention ; - La figure 3 illustre la mise en oeuvre d'un procédé de détection de points de courbure selon l'invention à une image numérique (partie haute) associée à son champ de gradients (partie basse), dans un cas où l'on associe un masque rectiligne à un pixel de l'image qui n'est pas un point de courbure ; - La figure 4 illustre la mise en oeuvre d'un procédé de détection de points de courbure selon l'invention à une image numérique (partie haute) associée à son champ de gradients (partie basse), dans un cas où l'on associe un masque rectiligne à un pixel de l'image qui est potentiellement un point de courbure ; et - La figure 5 représente un dispositif de détection de points de courbure selon un mode de réalisation de l'invention. La figure 1 illustre les étapes principales d'un procédé de détection des points de courbure dans une image, selon l'invention. Ces étapes sont détaillées ci-après. L'étape S1 consiste en la détermination d'un gradient relatif à la valeur de chaque pixel d'une image numérique d'entrée. Selon le mode de réalisation exposé, tous les pixels de l'image sont traités, mais on peut envisager de ne traiter les pixels que d'une portion choisie de l'image. Plus précisément on calcule un champ de gradients W représenté par une matrice d'une taille égale à celle û exprimée en nombre de pixels û de l'image d'entrée. Chaque cellule du champ de gradient mémorise la norme p. et une direction, exprimée par un angle O., du gradient local du pixel de l'image correspondant. Lorsque l'image est une image en couleur codée par exemple selon le modèle RVB (rouge, vert et bleu), l'image est définie par trois matrices de pixels 10 de même taille, une par composante couleur. Dans le cadre de la présente invention, le champ de gradients peut être calculé à partir de l'une seulement des composantes couleurs R, V ou B, ou bien à partir d'un mélange de ces trois composantes, par exemple la somme des trois composantes. Il est à noter que le choix d'un mélange de couleurs 15 permet de maximiser le contraste de couleur ou bien le rapport signal sur bruit. On peut également utiliser d'autres combinaisons des composantes couleurs, par exemple, celles aboutissant à une image en niveaux de gris (gray level image en anglais). En variante, l'image d'entrée peut être nativement une image en niveaux de gris. 20 Dans le mode de réalisation exposé ici, on calcule le champ de gradients à partir d'une version de l'image d'entrée en niveaux de gris, désignée ci-après par " imagel ". Pour chaque pixel de l'image d'entréel , on calcule le gradient local en utilisant un noyau de convolution classique permettant d'obtenir des approximations des dérivées du premier ordre. On 25 note lx et Iy les dérivées de l'image I dans respectivement les deux directions x (axe horizontal) et y (axe vertical) du plan. Selon le mode de réalisation exposé ici, on utilise les filtres de convolution de Prewitt bien connus. Les filtres précités, notés Pet Py sont définis comme suit. 30 P = [û1 o 1]o [1 1 1]T et Py = [û1 o 1]T O [i 1 1] (1) avec [...]T désignant la matrice transposée de la matrice [... ] et O l'opérateur de convolution. Les images dérivées lx et Iy sont alors calculées selon les deux équations suivantes.

Ix =IOP et Iy =IOPy. Afin de réduire le nombre d'opérations de calcul, au lieu des filtres de Prewitt habituels, on peut aussi utiliser des filtres simplifiés P et Py tels que définis ci-après. P = [û1 0 1] et Py = [û1 0 1]T (2) Dans ce cas, on obtient des images dérivées lx et Iy similaires, mais présentant un rapport signal sur bruit plus faible. Lorsque le rapport signal sur bruit de l'image d'entrée est relativement bas, et que par conséquent les contours (edges en anglais) de l'image ne sont pas très contrastés, il peut être alors utile de sélectionner des noyaux de convolution qui incorporent un lissage (smoothing en anglais), tels que par exemple les filtres P et Py suivants. P =[û1 -2 0 2 1]0[1 2 4 2 1]T et Py =PT (3) On obtient alors un gradient lissé présentant un meilleur rapport signal sur bruit, puisque la norme et l'angle du gradient apparaissent davantage contrastés. Une fois les images dérivées lx et Iy de l'image I obtenues, on calcule une valeur du champ de gradient W aux coordonnées (x,y) d'un pixel quelconque P,,, de l'image I , selon les équations suivantes : pm y)2+Iy(x,Y)2 et 6m =tan-«Iy(x,Y)/Ix(x,Y)) (4) où pm désigne la norme du gradient et em l'angle ou direction du gradient. Par conséquent, à l'issue de l'étape S1 de la figure 1, on dispose pour l'image d'entrée I d'un champ de gradient W mémorisé sous forme d'une matrice, dont chaque élément W(x,y) contient la norme p et la direction 0 du gradient associé au pixel de coordonnées (x, y) dans l'image.

A l'étape suivante S3, on détermine un masque pour chaque pixel Pm considéré de l'image. Selon l'invention, ce masque est constitué d'un ensemble de pixels orienté selon une direction donnée, composé d'un nombre L prédéterminé de pixels contigus de l'image incluant le pixel Pm. Le nombre L précité est appelé longueur du masque. Selon l'invention, la longueur L du masque associé à un pixel donné de l'image est choisie en fonction d'une taille prédéfinie, exprimée en nombre de pixels, des points de courbure devant être détectés. Par exemple, si l'on considère un bloc de 10 pixels de l'image formant un carré, on peut désirer pouvoir détecter 4 points de courbure ou coins, ou bien un seul coin localisé au centre du carré de pixels. Dans le premier cas, on choisira un masque de longueur plus petite que 10 pixels, alors que dans le second cas la longueur du masque sera choisie supérieure à 10 pixels. Par conséquent, le choix de la longueur du masque permet de caractériser une "fenêtre" d'analyse. Selon le mode de réalisation exposé, on choisit une longueur unique pour tous les masques associés aux pixels de l'image. Selon l'invention, l'orientation d'un masque associé à un pixel Pm donné de l'image est choisie perpendiculaire à la direction du gradient du pixel Pm. En d'autres termes, l'orientation de la normale du masque est égale à la direction du gradient calculé pour ce pixel. Ainsi, un tel masque permet de définir la tangente à l'orientation d'un contour localisé sur un pixel donné. Dans un but de simplification, selon le mode de réalisation décrit, la longueur L d'un masque associé à un pixel Pm est choisie comme étant un nombre impair, le pixel Pm occupant la position centrale du masque. Dans ce cas le pixel Pm occupe la position centrale du masque appelée "pivot" du masque. Dans un environnement échantillonné, comme dans le cas présent où chaque échantillon est constitué d'un pixel de l'image, une ligne droite ne peut être représentée directement, elle doit être échantillonnée. L'échantillonnage d'une ligne est effectué en utilisant l'algorithme de Bresenham bien connu, décrit par exemple dans le document intitulé : "Algorithm for computer control of a digital plotter" de Jack E. Bresenham û IBM Systems Journal, Vol. 4, No.1, Janvier 1965, pp. 25û30. L'échantillonnage du masque de longueur L, impose une représentation imparfaite du masque librement orienté autour du pixel Pm. En d'autres termes, la représentation échantillonnée du masque impose aussi un échantillonnage de l'orientation du masque. De manière générale, le nombre d'orientations échantillonnées distinctes d'un masque de longueur L est égal à 2(L-1). La figure 2 illustre un exemple de masque composé d'un bloc de 5 pixels contigus d'une image, utilisable dans le cadre d'un procédé de détection des points de courbure selon la présente invention. En particulier, la figure 2 représente les 8 orientations possibles de ce masque. Le pivot ou point central du masque est représenté en couleur gris sombre. Chaque flèche à double sens représente la normale, c'est-à-dire la perpendiculaire, à l'orientation du masque considéré. Ainsi, comme on peut le voir sur la figure 2, le nombre d'orientations du masque représenté, autour de son pivot, dépend de sa longueur. Parmi les 8 masques de 5 pixels de longueur représentés à la figure 2, on choisira donc, selon l'invention, celui dont la normale est parallèle à la direction du gradient du pixel pivot. De retour à la figure 1, après l'étape S3 de détermination d'un masque pour chaque pixel Pm de l'image, on passe à l'étape S5 au cours de laquelle, pour chaque pixel Pm associé à un masque de L pixels P;, on calcule un coefficient Cm, dit d'intensité de croisement. Cette intensité de croisement est calculée à partir d'au moins l'ensemble des différences entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle, noté We (pi), du gradient de chaque pixel P; du masque. Plus précisément chaque coefficient Cm est obtenu à partir d'un ensemble de coefficients C; représentatifs chacun de la différence entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We(pl) du gradient d'un pixel P; du masque associé au pixel Pm.

On obtient chacun des coefficients C; à partir du calcul d'une fonction g(0) relative à la différence entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pi) du gradient du pixel P. Le résultat du calcul de la fonction g(0) est ensuite pondéré par la valeur prise par une fonction wm représentative de l'éloignement dans l'image du pixel P; par rapport au pixel Pm. Par ailleurs, le résultat du calcul de la fonction g(0) est en outre pondéré par la valeur prise par une fonction wp relative à la norme Wp (pz)du gradient du pixel P. En pratique, dans le mode de réalisation décrit ici, chaque coefficient C; calculé pour un pixel P;, du masque de longueur L du pixel Pm considéré de l'image (i entier compris entre 1 et L), est calculé selon l'équation suivante : C~ ( = wm i ù ~2 g((Bm ùWe (p~»mod(it )). wp (Wp (pi)) où : L est la longueur du masque du pixel Pm considéré ; "mod" désigne l'opérateur modulo. Ensuite, on obtient un coefficient Cm à partir de l'ensemble des coefficients C; obtenus pour les pixels P; du masque associé au pixel Pm, en calculant simplement la somme arithmétique des coefficients C; : L C. = L Ci (6) z-1 La fonction g(0) susmentionnée est choisie de façon à contrôler l'influence de la différence entre l'angle Om du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient du pixel P;, sur l'intensité de croisement mesurée par le coefficient Cm. Selon un mode de réalisation particulier, la fonction g(0) ci- dessus est choisie comme étant une fonction de seuillage associée à un seuil6T, telle que g(0) vaut 0 si 0 est inférieur au seuilOT , et g(0) vaut 1 sinon. On comprendra que l'utilisation d'une telle fonction de seuillage permet d'empêcher la détection de points de courbure correspondant à des points de l'image dont l'angle de gradient est trop grand, ce qui reviendrait à détecter de façon erronée comme étant des points de courbure, des points de l'image correspondant à des contours. (5) 14 En pratique, selon une mise en oeuvre particulière, 8T vaut 7c/4. Avec ce choix, l'intensité de croisement calculée est rendue insensible aux points de courbure ayant un angle supérieur à 3n/4. On notera ici que, pour i = L2 1, on obtient We (pi) =8m, puisqu'avec le type de masque choisi, le pivot du masque est occupé par le pixel Pm. Par conséquent, par construction du masque, le pixel Pm n'apporte aucune contribution à l'intensité de croisement obtenue pour ce pixel, puisque son intensité de croisement locale est égale à zéro : C(L+1),2 = 0. A titre de variante de mise en oeuvre, on peut choisir pour la fonction 10 g(0), la fonction d'élévation au carré : g(8)=82. Ce choix permet de donner un poids important à une erreur d'angle (c'est-à-dire de direction) importante. La fonction g(0) retourne des valeurs de pondération positives, l'intensité de croisement globale C. obtenue finalement est par conséquent supérieure à zéro. 15 Par ailleurs, comme mentionné supra, selon l'équation (5) ci-dessus, la fonction g(0) est pondérée par une fonction de pondération wm associée au masque du pixel Pm considéré, de manière à contrôler l'influence de la distance entre chaque pixel P; du masque par rapport au pixel Pm sur le calcul de l'intensité de croisement associée au pixel Pm. Comme indiqué dans l'équation 20 (5) ci-dessus, la fonction wm est appliquée à la variable x telle que x= L+1, par conséquent lorsque l'indice i prend la valeur (L+1)/2 i- 2 correspondant au pixel Pm ou pivot du masque, la variable x vaut 0. La fonction de pondération wm est en pratique choisie comme étant une fonction de Gauss ou une fonction triangulaire, pour simplifier les calculs. En 25 particulier, on choisit la fonction triangulaire suivante : wm(x) = L/2-x . Concernant la fonction wp relative à la norme Wp (pz)du gradient du pixel P; et présente dans l'équation (5) plus haut, celle-ci pondère le résultat du calcul de la fonction g(0) en fonction de la norme du gradient du pixel P. Il est 15 ainsi possible de contrôler l'influence de la norme WP(pz)du gradient d'un pixel P; quelconque du masque associé au pixel Pm considéré, sur le calcul de l'intensité de croisement associée au pixel Pm. Selon un mode de réalisation particulier, la fonction de pondération fonction wp notée wp(p) avec p désignant la norme d'un gradient d'un pixel quelconque, est déterminée de telle sorte à privilégier les coefficients C; des pixels P; dont la norme du gradient est élevée. En d'autres termes, il s'agit d'amplifier artificiellement l'intensité de croisement calculée lorsque la norme du gradient du pixel P; considéré est élevée.

En pratique, la fonction wp(p) est choisie comme étant la fonction d'élévation au carré :wp(p) = p 2. De cette façon, les pixels de l'image traversant des zones de gradients élevés, du point de vue la norme, sont mis aisément en évidence pour la détermination des points de courbure. Les figures 3 et 4 illustrent la mise en oeuvre d'un procédé de détection de points de courbure selon l'invention à une image numérique (partie haute) associée à son champ de gradients (partie basse). La figure 3 illustre plus particulièrement le cas où l'on associe un masque rectiligne M de longueur 5, à un pixel Pm de l'image qui n'est pas un point de courbure. Le masque M est choisi avec une orientation perpendiculaire à la direction du gradient du pixel pivot (pixel 3), conformément à l'invention. En effet, comme représenté sur la figure 3, on peut distinguer deux zones distinctes dans l'image lm (partie haute de la figure) : une zone située dans la partie inférieure droite Z1 de l'image contenant plusieurs pixels de couleur sombre, et une seconde zone constituée du reste de l'image dans laquelle les pixels sont de couleur claire. Par ailleurs, on considère qu'un bruit additionnel de faible amplitude affecte l'ensemble de l'image lm, ce qui correspond à des gradients dont la norme est faible et la direction (angle) aléatoire. Le champ de gradient W(lm) associé à l'image lm (partie basse de la figure), illustre les gradients associés aux pixels de l'image, la direction du gradient étant représentée par la direction de la flèche présente dans chacun des carrés représentant un pixel, et l'intensité du gradient, c'est-à-dire la valeur de sa norme, étant représentée par la longueur de la flèche. Ainsi, dans le champ de gradients W(Im) associé à l'image lm, la zone de forts gradients (Z2) û représentée par des carrés sombres contenant une flèche de longueur importante û correspond à des pixels dont le gradient est de norme importante et dont la direction est perpendiculaire à l'orientation des contours de l'image. Comme représenté à la figure 3, le masque M dont les pixels sont numérotés de 1 à 5 traverse un contour au niveau des pixels 4 et 5, c'est-à-dire que sa normale est perpendiculaire aux forts gradients traversés (relatifs aux pixels 4 et 5). Le pixel Pm de coordonnées (x, y) numéroté 3 est donc ici un pixel ayant une importante intensité de croisement (coefficient Cm) sans être un point de courbure. A la figure 4, la description de l'image lm et du champ de gradients associé W(Im) est semblable à celle de la figure 3, le masque M associé au pixel 3 possède toujours une orientation perpendiculaire à la direction du gradient associé au pixel 3. Dans cet exemple, le masque est parallèle au contour, représenté par des carrés plus sombre dans le champ de gradients. Le masque M tel que représenté sur la figure permet de calculer au pixel 3 de coordonnées (x, y) encore une valeur élevée d'intensité de croisement. Cependant, contrairement au cas envisagé à la figure 3, le pixel 3 est ici un point de courbure candidat à la détection selon l'invention. En réalité, dans l'exemple de la figure 4, le pixel portant la référence 2 est le point de courbure ou coin véritable. Selon l'invention, le pixel 2 serait par conséquent associé à une intensité de courbure plus importante que celle des pixels du voisinage, et de ce fait lui seul serait détecté comme correspondant à un point de courbure de l'image. De retour à la figure 1, à l'issue de l'étape S5 de calcul de l'intensité de croisement Cm de chaque pixel Pm de l'image, on obtient par conséquent une carte d'intensité de croisement. A l'étape S7 qui suit, pour chaque pixel Pm, on pondère le coefficient Cm d'intensité de croisement associé, en appliquant une fonction prédéterminée de 17 la norme pm du gradient du pixel Pm, afin d'obtenir un coefficient d'intensité de courbure CUm. Selon le mode de réalisation exposé, on pondère le coefficient Cm par la valeur prise par une fonction, f(pm) , de la norme p., telle que f(pm) vaut 0 si pm est inférieur à un seuil prédéterminé Amin, et f(pm) vaut pm2 sinon. Il est ainsi possible en choisissant de manière appropriée la fonction de pondération f(pm) , de sélectionner ou privilégier les pixels dont la norme du gradient est élevée, ce qui correspond en pratique aux endroits de l'image où des coins peuvent être détectés.

En pratique, à titre d'exemple, il est judicieux de choisir la valeur de pmm comme étant égale à la moyenne des valeurs des normes des gradients du champ de vecteurs de gradients, cette moyenne étant multipliée par une constante, par exemple la valeur 3. De façon générale, le seuil pminest choisi de manière à ne pas détecter de pixels ayant une norme de gradient trop faible, et par conséquent localisés dans des régions de l'image dont les pixels ont une valeur (par exemple la luminance) pratiquement constante. Si l'on reprend les deux cas présentés en liaison avec les figures 3 et 4, dans le cas de la figure 3, l'intensité de courbure obtenue pour le pixel 3 serait faible puisque l'intensité de croisement calculée pour ce pixel, bien qu'élevée, serait pondérée à la baisse par la norme, de faible valeur, du gradient qui lui est associé. En revanche, dans le cas de la figure 4, l'intensité de obtenue pour le pixel 3 serait élevée, puisque l'intensité de croisement calculée pour ce pixel, qui est élevée, serait pondérée à la hausse par la norme, de valeur élevée, du gradient qui lui est associé. Ainsi, dans le cas de la figure 4, le pixel 3 serait détecté à juste titre comme un point de courbure. A l'issue de l'étape S7 de la figure 1, on dispose alors d'une carte d'intensité de courbure rassemblant toutes les valeurs des coefficients de courbure CUm pour l'ensemble des pixels de l'image.

A l'étape S9 de la figure 1, on détermine les points de courbure de l'image d'entrée, en appliquant aux coefficients de courbure CUm associés, au moins un critère de sélection prédéterminé. Selon l'invention, différents critères de sélection peuvent être utilisés.

Selon un mode de réalisation particulier, les points de courbure de l'image d'entrée sont sélectionnés comme étant les pixels dont la valeur du coefficient d'intensité de courbure est un maximum local. Par maximum local, on entend la sélection d'un pixel dont l'intensité de courbure a une valeur plus grande que celle d'un nombre prédéterminé de pixels au voisinage du pixel considéré. Par exemple, on pourra considérer un voisinage constitué des 8 pixels entourant le pixel considéré, et plus généralement les pixels contenus dans une fenêtre carrée de taille prédéfinie et centrée sur le pixel considérée. Ainsi, on détermine aisément des points de courbure, en sélectionnant les pixels de l'image pour lesquels la valeur d'intensité de courbure est plus élevée que celle des pixels situés dans leur voisinage. On peut en outre sélectionner, parmi les pixels dont la valeur du coefficient d'intensité de courbure est un maximum local, ceux dont la valeur est supérieure à un seuil prédéterminé. De cette façon, il est possible d'accroître la précision de la détection des points de courbure, par exemple en conservant seulement les points de courbure ayant un contraste élevé. Selon une variante de réalisation, on détermine un nombre N prédéterminé de points de courbure de l'image d'entrée, en sélectionnant les pixels de l'image qui correspondent aux N plus grandes valeurs du coefficient d'intensité de courbure. Avec le critère de sélection précité, le nombre de points de courbure détectés est constant quel que soit le contenu de l'image. En particulier, dans le cadre du recalage d'image (image registration en anglais), cela permet de garantir que le recalage de l'image sera basé sur un nombre fixé de points d'intérêt. En liaison avec la figure 5, on va à présent décrire un dispositif de détection de points de courbure selon un mode de réalisation de l'invention. En pratique, le procédé de détection des points de courbure selon l'invention est mis en oeuvre sous forme de modules logiciels, c'est-à-dire un ou plusieurs programmes d'ordinateur formant un ensemble et comprenant des instructions adaptées à la mise en oeuvre du procédé de détection de points de courbure selon l'invention. Ce procédé est par conséquent mis en oeuvre lorsque ce ou ces programmes sont chargés et exécutés dans un ordinateur ou dispositif informatique. Ainsi, un ordinateur, tel qu'un ordinateur personnel, ou une station de travail, dans lequel sont installés de tels modules logiciels selon l'invention, constitue en particulier un dispositif de traitement d'images équipés de moyens logiciels et/ou matériels aptes à mettre en oeuvre un procédé de détection de points de courbure dans une image selon la présente invention. On notera aussi qu'un programme d'ordinateur selon l'invention, dont la finalité est la mise en oeuvre de l'invention lorsqu'il est exécuté par un système informatique approprié, peut être stocké sur un support d'information de types variés. En effet, un tel support d'information peut être constitué par n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker un programme selon l'invention. Par exemple, le support en question peut comporter un moyen de stockage matériel, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. En variante, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant utilisé pour la mise en oeuvre du procédé considéré. Par ailleurs, le support d'information peut être aussi un support immatériel transmissible, tel qu'un signal électrique ou optique pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens.

Un programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. D'un point de vue conception, un programme d'ordinateur selon l'invention peut utiliser n'importe quel langage de programmation et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet (par ex., une forme partiellement compilée), ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable pour implémenter un procédé selon l'invention.

La figure 5 représente un tel dispositif de traitement informatique apte à fonctionner comme un dispositif de détection de points de courbure selon l'invention. Le dispositif illustré sur la figure 5 peut donc comporter tout ou partie des moyens de mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé de détection des points de courbure dans une image, tel que décrit précédemment. Comme illustré à la figure 5, ce dispositif peut être par exemple un micro-ordinateur ou une station de travail 900 connecté à différents périphériques, par exemple, une caméra numérique 901 (ou un scanner, ou tout autre moyen d'acquisition ou de stockage d'images) reliée à une carte graphique (non représentée) et fournissant ainsi des informations à traiter selon l'invention. Le micro-ordinateur 900 comporte de préférence une interface de communication 902 reliée à un réseau 903 apte à transmettre des informations numériques. Le micro-ordinateur 900 comporte également un moyen de stockage magnétique 904, tel qu'un disque dur, ainsi qu'un lecteur de supports amovibles tel qu'un lecteur de disques DVD (Digital Versatile Disc) 905 pour coopérer avec un disque DVD 906. Le disque DVD 906 et le disque dur 904 peuvent contenir des données d'implantation logicielle de l'invention ainsi que le code du ou des programme(s) d'ordinateur dont l'exécution par le micro-ordinateur 900 met en oeuvre la présente invention, ce code étant par exemple mémorisé sur le disque dur 904 une fois qu'il a été lu par le micro-ordinateur 900. En variante, le ou les programme(s) permettant au dispositif 900 de mettre en oeuvre l'invention sont stockés dans une mémoire morte ROM 907.

Selon une autre variante, ce ou ces programme(s) sont reçus totalement ou partiellement à travers le réseau de communication 903 pour être stockés comme indiqué. Le micro-ordinateur 900 comprend également un écran 909 pour visualiser les informations à traiter et/ou servir d'interface avec l'utilisateur, afin que l'utilisateur puisse par exemple paramétrer certains modes de traitement à l'aide du clavier 910 ou de tout autre moyen approprié de pointage et/ou de saisie tel qu'une souris, un crayon optique, etc.

Une unité de calcul ou unité centrale de traitement (CPU) 911 exécute les instructions relatives à la mise en oeuvre de l'invention, ces instructions étant stockées dans la mémoire ROM 907 ou dans les autres éléments de stockage décrits. En particulier, l'unité centrale de traitement 911 est adaptée à mettre en oeuvre le procédé illustré sur l'organigramme de la figure 1. Lors de la mise sous tension du dispositif 900, les programmes et méthodes de traitement stockés dans une des mémoires non volatiles, par exemple la ROM 907 ou le disque dur 904, sont transférés dans une mémoire vive (par exemple du type RAM) 912, qui contient alors le code exécutable de l'invention ainsi que les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. En variante, le procédé conforme à l'invention peut être stocké dans différents emplacements de stockage. De façon générale, un moyen de stockage d'information lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, peut mémoriser un ou plusieurs programme(s) dont l'exécution met en oeuvre chacune des étapes du procédé décrit précédemment. On peut faire évoluer le mode particulier de réalisation choisi pour l'invention, par exemple en ajoutant des méthodes de traitement actualisées ou améliorées ; dans un tel cas, ces nouvelles méthodes peuvent être transmises au dispositif 900 par le réseau de communication 903, ou chargées dans le dispositif 900 par l'intermédiaire d'un ou plusieurs disques DVD 906. Bien entendu, les disques DVD 906 peuvent être remplacés par tout support d'information jugé approprié (CD-ROM, carte mémoire, etc.). Un bus de communication 913 permet la communication entre les différents éléments du micro-ordinateur 900 et les éléments reliés à celui-ci. On notera que la représentation du bus 913 n'est pas limitative. En effet, l'unité centrale CPU 911 est, par exemple, susceptible de communiquer des instructions à tout élément du micro-ordinateur 900, directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro-ordinateur 900.

Claims (16)

1. REVENDICATIONS1. Procédé de détection des points de courbure dans une image d'entrée, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : A) déterminer (Si) un gradient relatif à la valeur de chaque pixel d'au moins un sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée, un gradient étant défini par une norme pm et une direction exprimée par un angle 6m ; B) déterminer (S3) un masque pour chaque pixel Pm considéré du sous-ensemble de pixels, ledit masque s'étendant selon une seule orientation et étant composé d'un nombre L prédéterminé de pixels contigus de l'image, appelé longueur du masque, incluant le pixel Pm, et dont l'orientation dans l'image est perpendiculaire à la direction du gradient du pixel Pm ; C) pour chaque pixel Pm associé à un masque de L pixels P;, obtenir (S5) un coefficient Cm, dit d'intensité de croisement, à partir d'au moins l'ensemble des différences entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pi) du gradient de chaque pixel P; ; D) pour chaque pixel Pm, pondérer le coefficient Cm associé en appliquant une fonction prédéterminée de la norme pm du gradient du pixel Pm et obtenir (S7) en conséquence un coefficient d'intensité de courbure CUm ; (E) déterminer (S9) les points de courbure dudit sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée comme étant constitués des pixels dont le coefficient d'intensité de courbure CUm associé satisfait au moins à un critère de sélection prédéterminé.
2. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, à l'étape C), ledit coefficient Cm est obtenu à partir d'un ensemble de coefficients C; représentatifs chacun de la différence entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient d'un pixel P; du masque associé au pixel Pm, un coefficient C; étant obtenu à partir du calcul d'une fonction g(0) relative à la différenceentre l'angle Om du gradient du pixel Pm et l'angle We (pi) du gradient du pixel P;, dont le résultat est pondéré par la valeur prise par une fonction wm représentative de l'éloignement dans l'image du pixel P; par rapport au pixel Pm.
3. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le résultat du calcul de ladite fonction g(0) est en outre pondéré par la valeur prise par une fonction wp relative à la norme Wp (pz) du gradient du pixel P; .
4. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la longueur L du masque associé à un pixel donné de l'image est choisie en fonction d'une taille prédéfinie, exprimée en nombre de pixels, des points de courbure devant être détectés.
5. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la longueur L d'un masque associé à un pixel Pm est un nombre impair, le pixel Pm occupant la position centrale du masque.
6. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 5, dans lequel, à l'étape C), un coefficient Cm est obtenu à partir de l'ensemble des coefficients C; obtenus pour les pixels P; du masque associé au pixel Pm, en calculant la somme arithmétique des coefficients C.
7. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 6, dans lequel la fonction de pondération wm est une fonction de Gauss ou une fonction triangulaire.
8. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 7, dans lequel la fonction g(0) relative à la différence entre l'angle 0m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pz) du gradient du pixel P;, est une fonction de seuillage associée à un seuil OT , telle que g(0) vaut 0 si 0 est inférieur au seuil OT , et g(0) vaut 1 sinon.
9. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 8, dans lequel la fonction de pondération wp(p) avec p désignant la norme d'un gradient d'un pixel quelconque, est déterminée de telle sorte à privilégier les coefficients C; des pixels P; dont la norme du gradient est élevée.
10. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la fonction wp(p) est la fonction d'élévation au carré.
11. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on obtient un coefficient d'intensité de courbure CUm, pour un pixel 5 donné Pm de norme de gradient p. et de coefficient d'intensité de croisement Cm, en pondérant le coefficient Cm par la valeur prise par une fonction, f(pm), de la norme p., telle que f(pm) vaut 0 si pm est inférieur à un seuil prédéterminé p,,,;n , et f(pm) vaut pm' sinon.
12. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 10 dans lequel on détermine des points de courbure de l'image d'entrée, en sélectionnant les pixels dont la valeur du coefficient d'intensité de courbure est un maximum local.
13. 13. Procédé selon la revendication 12, dans lequel on sélectionne en outre parmi les pixels dont la valeur du coefficient d'intensité de courbure est un 15 maximum local, ceux dont ladite valeur est supérieure à un seuil prédéterminé.
14. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel on détermine un nombre N prédéterminé de points de courbure de l'image d'entrée, en sélectionnant les pixels correspondant aux N plus grandes valeurs du coefficient d'intensité de courbure. 20
15. 15. Dispositif de détection des points de courbure dans une image d'entrée, caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens pour déterminer un gradient relatif à la valeur de chaque pixel d'au moins un sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée, un gradient étant défini par une norme pm et une direction exprimée par un angle 6m : 25 - des moyens pour déterminer un masque pour chaque pixel Pm considéré du sous-ensemble de pixels, ledit masque s'étendant selon une seule orientation et étant composé d'un nombre L prédéterminé de pixels contigus de l'image, appelé longueur du masque, incluant le pixel Pm, et dont l'orientation dans l'image est perpendiculaire à la direction du gradient du pixel Pm ; 30 - des moyens pour obtenir, pour chaque pixel Pm associé à un masque de L pixels P;, un coefficient Cm, dit d'intensité de croisement, à partir d'aumoins l'ensemble des différences entre l'angle 6m du gradient du pixel Pm et l'angle We (pi) du gradient de chaque pixel P; ; - des moyens pour obtenir un coefficient d'intensité de courbure CUm pour chaque pixel Pm, en pondérant le coefficient Cm associé par une fonction prédéterminée de la norme pm du gradient du pixel Pm ; - des moyens pour déterminer les points de courbure dudit sous-ensemble de pixels de l'image d'entrée en sélectionnant les pixels de l'image dont le coefficient d'intensité de courbure CUm associé satisfait au moins à un critère de sélection prédéterminé.
16. 16. Programme d'ordinateur sur un support d'informations, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de programme adaptées à mettre en oeuvre les étapes d'un procédé de détection des points de courbure dans une image, selon l'une quelconque des revendications 1 à 14, lorsque ledit programme est chargé et exécuté dans un système informatique approprié.