Multiorder polygonal approximation of digital curves

In this paper, we propose a quick threshold-free algorithm, which computes the angular shape of a 2D object from the points of its contour. For that, we have extended the method defined in [4, 5] to a multiorder analysis. It is based on the arithmetical definition of discrete lines [11] with variable thickness. We provide a framework to analyse a digital curve at different levels of thickness. The extremities of a segment provided at a high resolution are tracked at lower resolution in order to refine their location. The method is thresholdfree and automatically provides a partitioning of a digital curve into its meaningful parts

Détection et suivi d'interfaces d'objets déformables : application à la mécanique des fluides

Le problème traité dans cet article concerne la mesure de déformations locales d'interfaces d'objets déformables en vue d'étudier leur dynamique. Les objets considérés peuvent être des solides déformables ou des fluides, qui ne disposent pas obligatoirement de frontières nettement définies sur toute leur périphérie, et dont les images sont éventuellement bruitées. La méthode proposée repose sur une transformation en ondelettes qui nous permet de sélectionner les frontières qui sont des interfaces et d'estimer leur amplitude et leur longueur de transition. Des points caractéristiques sont ensuite détectés le long de ces interfaces, et la mesure de déformation se fait en suivant ces points entre les images successives. Nous présentons une application à l'étude de la pénétration d'un jet diesel dans une chambre de combustion

Two-dimensional object recognition through two-stage string matching

[[abstract]]A two-stage string matching method for the recognition of two-dimensional (2-D) objects is proposed in this work. The first stage is a global cyclic string matching. The second stage is a local matching with local dissimilarity measure computing. The dissimilarity measure function of the input shape and the reference shape is obtained by combining the global matching cost and the local dissimilarity measure. The proposed method has the advantage that there is no need to set any parameter in the recognition process. Experimental results indicate that the two-stage string matching approach significantly improves the recognition rates while comparing to the one-stage string matching method.[[fileno]]2020405010059[[department]]工工

An adaptative method for the smothing of curves edge detection application

We present a new approach to smooth discrete curves . The smoothing is realized by associating portions of regular curves which are defined on each points interval . The originality of the method consists in finding the portions of curves by minimizing the squared error over a restricted neighbourhood around each point . Adding continuity constraints at the junction points, we obtain a direct formulation of the solution . A unique parameter allows to easily control the smoothing amplitude which can be selected between two extreme cases : interpolation or approximation . It seems like a drawer behaviour trying to join points by a curve . He can choose to join each point by a curve or only take into account the global form of the set of points . The method is particularly adapted to fit contours defined on an image and is used as a final step of image segmentation process . The parameter controlling the smoothing amplitude is computed from the value of local gradient magnitude on each pixel .La méthode de lissage de courbes discrètes présentée est fondée sur la minimisation d'un critère d'erreur quadratique appliqué sur des portions jointives de la courbe à traiter. En imposant des contraintes géométriques au niveau des points de jonctions entre intervalles, on aboutit à une formulation directe de la solution. Un paramètre unique permet de façon simple de contrôler la force du lissage qui évolue ainsi entre 2 cas extrêmes: l'interpolation et l'approximation. La méthode simule le comportement d'un scripteur cherchant à unir des points par une courbe, il peut privilégier le passage du tracé par chaque point ou au contraire respecter la forme globale définie par l'ensemble des points. Cette méthode adaptative de lissage est utilisée comme étape finale d'un processus de segmentation d'images, le paramètre contrôlant la force du lissage étant défini à partir du gradient mesuré localement en chaque point

Dominant points detection for shape analysis

The growing interest in recent years towards the multimedia and the large amount of information exchanged across the network involves the various fields of research towards the study of methods for automatic identification. One of the main objectives is to associate the information content of images, using techniques for identifying composing objects. Among image descriptors, contours reveal are very important because most of the information can be extracted from them and the contour analysis offers a lower computational complexity also. The contour analysis can be restricted to the study of some salient points with high curvature from which it is possible to reconstruct the original contour. The thesis is focused on the polygonal approximation of closed digital curves. After an overview of the most common shape descriptors, distinguished between simple descriptors and external methods, that focus on the analysis of boundary points of objects, and internal methods, which use the pixels inside the object also, a description of the major methods regarding the extraction of dominant points studied so far and the metrics typically used to evaluate the goodness of the polygonal approximation found is given. Three novel approaches to the problem are then discussed in detail: a fast iterative method (DPIL), more suitable for realtime processing, and two metaheuristics methods (GAPA, ACOPA) based on genetic algorithms and Ant Colony Optimization (ACO), more com- plex from the point of view of the calculation, but more precise. Such techniques are then compared with the other main methods cited in literature, in order to assess the performance in terms of computational complexity and polygonal approximation error, and measured between them, in order to evaluate the robustness with respect to affine transformations and conditions of noise. Two new techniques of shape matching, i.e. identification of objects belonging to the same class in a database of images, are then described. The first one is based on the shape alignment and the second is based on a correspondence by ACO, which puts in evidence the excellent results, both in terms of computational time and recognition accuracy, obtained through the use of dominant points. In the first matching algorithm the results are compared with a selection of dominant points generated by a human operator while in the second the dominant points are used instead of a constant sampling of the outline typically used for this kind of approach

Reconnaissance en ligne de croquis de schémas électriques

Cette recherche s'inscrit dans le cadre des nouvelles approches pour le développement de systèmes d'édition graphique. Notre objectif est de permettre à un utilisateur de réaliser des dessins d'ingénierie précis à l'aide d'un outil interactif qui permette la saisie d'informations sous la forme de croquis faits à la main. Ceci implique une approche qui s'appuie majoritairement sur les techniques en reconnaissance de graphiques, mais qui tient aussi compte des recherches récentes dans le domaine des interfaces basées sur le crayon numérique. Nous décrirons dans ce travail la nature du défi posé par la reconnaissance en ligne de croquis de dessins d'ingénierie et, à la lumière des ouvrages réalisés dans des domaines de recherche connexes, nous montrerons comment une technique de reconnaissance hiérarchique basée sur une description structurelle et sur les relations topologiques des formes à reconnaître apporte une solution à notre problématique. Dans le cadre de cette recherche, nous avons développé un système afin de mettre en oeuvre notre méthode de reconnaissance, lequel fut validé auprès d'un groupe d'usagers témoin. Dans ce travail, nous présentons les résultats obtenus lors de ces tests ainsi qu'une discussion sur le sujet. Enfin, nous montrerons comment ce système est à notre avis un bon premier pas dans la direction des outils d'édition graphique intelligents et nous présenterons quelques-unes des avenues de recherche à envisager pour l'approfondissement de la technique. Mots clés: reconnaissance de graphiques et de croquis, ordinateurs à stylo, crayon numérique, formes à tracés multiples, édition interactive, informations contextuelles, reconnaissance en ligne, embellissement, reconnaissance de symboles et de gestes, reconnaissance de schémas et de diagrammes, reconnaissance incrémentale

Recognition of off-line handwritten cursive text

The author presents novel algorithms to design unconstrained handwriting recognition systems organized in three parts: In Part One, novel algorithms are presented for processing of Arabic text prior to recognition. Algorithms are described to convert a thinned image of a stroke to a straight line approximation. Novel heuristic algorithms and novel theorems are presented to determine start and end vertices of an off-line image of a stroke. A straight line approximation of an off-line stroke is converted to a one-dimensional representation by a novel algorithm which aims to recover the original sequence of writing. The resulting ordering of the stroke segments is a suitable preprocessed representation for subsequent handwriting recognition algorithms as it helps to segment the stroke. The algorithm was tested against one data set of isolated handwritten characters and another data set of cursive handwriting, each provided by 20 subjects, and has been 91.9% and 91.8% successful for these two data sets, respectively. In Part Two, an entirely novel fuzzy set-sequential machine character recognition system is presented. Fuzzy sequential machines are defined to work as recognizers of handwritten strokes. An algorithm to obtain a deterministic fuzzy sequential machine from a stroke representation, that is capable of recognizing that stroke and its variants, is presented. An algorithm is developed to merge two fuzzy machines into one machine. The learning algorithm is a combination of many described algorithms. The system was tested against isolated handwritten characters provided by 20 subjects resulting in 95.8% recognition rate which is encouraging and shows that the system is highly flexible in dealing with shape and size variations. In Part Three, also an entirely novel text recognition system, capable of recognizing off-line handwritten Arabic cursive text having a high variability is presented. This system is an extension of the above recognition system. Tokens are extracted from a onedimensional representation of a stroke. Fuzzy sequential machines are defined to work as recognizers of tokens. It is shown how to obtain a deterministic fuzzy sequential machine from a token representation that is capable'of recognizing that token and its variants. An algorithm for token learning is presented. The tokens of a stroke are re-combined to meaningful strings of tokens. Algorithms to recognize and learn token strings are described. The. recognition stage uses algorithms of the learning stage. The process of extracting the best set of basic shapes which represent the best set of token strings that constitute an unknown stroke is described. A method is developed to extract lines from pages of handwritten text, arrange main strokes of extracted lines in the same order as they were written, and present secondary strokes to main strokes. Presented secondary strokes are combined with basic shapes to obtain the final characters by formulating and solving assignment problems for this purpose. Some secondary strokes which remain unassigned are individually manipulated. The system was tested against the handwritings of 20 subjects yielding overall subword and character recognition rates of 55.4% and 51.1%, respectively

Primena novih deskriptora oblika i teorije neodređenosti u obradi slike

The doctoral thesis deals with the study of quantitative aspects of shape attribute ssuitable for numerical characterization, i.e., shape descriptors, as well as the theory of uncertainty, particularly the theory of fuzzy sets, and their application in image processing. The original contributions and results of the thesis can be naturally divided into two groups, in accordance with the approaches used to obtain them. The first group of contributions relates to introducing new shape descriptors (of hexagonality and fuzzy squareness) and associated measures that evaluate to what extent the shape considered satisfies these properties. The introduced measures are naturally defined, theoretically well-founded, and satisfy most of the desirable properties expected to be satisfied by each well-defined shape measure. To mention some of them: they both range through (0,1] and achieve the largest possible value 1 if and only if the shape considered is a hexagon, respectively a fuzzy square; there is no non-zero area shape with the measured hexagonality or fuzzy squareness equal to 0; both introduced measures are invariant to similarity transformations; and provide results that are consistent with the theoretically proven results, as well as human perception and expectation. Numerous experiments on synthetic and real examples are shown aimed to illustrate theoretically proven considerations and to provide clearer insight into the behaviour of the introduced shape measures. Their advantages and applicability are illustrated in various tasks of recognizing and classifying objects images of several well-known and most frequently used image datasets. Besides, the doctoral thesis contains research related to the application of the theory of uncertainty, in the narrower sense fuzzy set theory, in the different tasks of image processing and shape analysis. We distinguish between the tasks relating to the extraction of shape features, and those relating to performance improvement of different image processing and image analysis techniques. Regarding the first group of tasks, we deal with the application of fuzzy set theory in the tasks of introducing new fuzzy shape-based descriptor, named fuzzy squareness, and measuring how much fuzzy square is given fuzzy shape. In the second group of tasks, we deal with the study of improving the performance of estimates of both the Euclidean distance transform in three dimensions (3D EDT) and the centroid distance signature of shape in two dimensions. Performance improvement is particularly reflected in terms of achieved accuracy and precision, increased invariance to geometrical transformations (e.g., rotation and translation), and robustness in the presence of noise and uncertainty resulting from the imperfection of devices or imaging conditions. The latter also refers to the second group of the original contributions and results of the thesis. It is motivated by the fact that the shape analysis traditionally assumes that the objects appearing in the image are previously uniquely and crisply extracted from the image. This is usually achieved in the process of sharp (i.e., binary) segmentation of the original image where a decision on the membership of point to an imaged object is made in a sharp manner. Nevertheless, due to the imperfections of imaging conditions or devices, the presence of noise, and various types of imprecision (e.g., lack of precise object boundary or clear boundaries between the objects, errors in computation, lack of information, etc.), different levels of uncertainty and vagueness in the process of making a decision regarding the membership of image point may potentially occur. This is particularly noticeable in the case of discretization (i.e., sampling) of continuous image domain when a single image element, related to corresponding image sample point, iscovered by multiple objects in an image. In this respect, it is clear that this type of segmentation can potentially lead to a wrong decision on the membership of image points, and consequently irreversible information loss about the imaged objects. This stems from the fact that image segmentation performed in this way does not permit that the image point may be a member to a particular imaged object to some degree, further leading to the potential risk that points partially contained in the object before segmentation will not be assigned to the object after segmentation. However, if instead of binary segmentation, it is performed segmentation where a decision about the membership of image point is made in a gradual rather than crisp manner, enabling that point may be a member to an object to some extent, then making a sharp decision on the membership can be avoided at this early analysis step. This further leads that potentially a large amount of object information can be preserved after segmentation and used in the following analysis steps. In this regard, we are interested in one specific type of fuzzy segmentation, named coverage image segmentation, resulting in fuzzy digital image representation where membership value assigned to each image element is proportional to its relative coverage by a continuous object present in the original image. In this thesis, we deal with the study of coverage digitization model providing coverage digital image representation and present how significant improvements in estimating 3D EDT, as well as the centroid distance signature of continuous shape, can be achieved, if the coverage information available in this type of image representation is appropriately considered.Докторска дисертација се бави проучавањем квантитативних аспеката атрибута облика погодних за нумеричку карактеризацију, то јест дескриптора облика, као и теоријом неодређености, посебно теоријом фази скупова, и њиховом применом у обради слике. Оригинални доприноси и резултати тезе могу се природно поделити у две групе, у складу са приступом и методологијом која је коришћена за њихово добијање. Прва група доприноса односи се на увођење нових дескриптора облика (шестоугаоности и фази квадратности) као и одговарајућих мера које нумерички оцењују у ком обиму разматрани облик задовољава разматрана својства. Уведене мере су природно дефинисане, теоријски добро засноване и задовољавају већину пожељних својстава које свака добро дефинисана мера облика треба да задовољава. Поменимо неке од њих: обе мере узимају вредности из интервала (0,1] и достижу највећу могућу вредност 1 ако и само ако је облик који се посматра шестоугао, односно фази квадрат; не постоји облик не-нула површине чија је измерена шестоугаоност, односно фази квадратност једнака 0; обе уведене мере су инваријантне у односу на трансформације сличности; и дају резултате који су у складу са теоријски доказаним резултатима, као и људском перцепцијом и очекивањима. Бројни експерименти на синтетичким и реалним примерима приказани су у циљу илустровања теоријски доказаних разматрања и пружања јаснијег увида у понашање уведених мера. Њихова предност и корисност илустровани су у различитим задацима препознавања и класификације слика објеката неколико познатих и најчешће коришћених база слика. Поред тога, докторска теза садржи истраживања везана за примену теорије неодређености, у ужем смислу теорије фази скупова, у различитим задацима обраде слике и анализе облика. Разликујемо задатке који се односе на издвајање карактеристика облика и оне који се односе на побољшање перформанси различитих техника обраде и анализе слике. Што се тиче прве групе задатака, бавимо се применом теорије фази скупова у задацима дефинисања новог дескриптора фази облика, назван фази квадратност, и мерења колико је фази квадратан посматрани фази облик. У другој групи задатака бавимо се истраживањем побољшања перформанси оцене трансформације слике еуклидским растојањима у три димензије (3Д ЕДТ), као и сигнатуре непрекидног облика у две димензије засноване на растојању од центроида облика. Ово последње се посебно огледа у постигнутој тачности и прецизности оцене, повећаној инваријантности у односу на ротацију и транслацију објекта, као и робустности у присуству шума и неодређености које су последица несавршености уређаја или услова снимања. Последњи резултати се такође односе и на другу групу оригиналних доприноса тезе који су мотивисани чињеницом да анализа облика традиционално претпоставља да су објекти на слици претходно једнозначно и јасно издвојени из слике. Такво издвајање објеката се обично постиже у процесу јасне (то јест бинарне) сегментације оригиналне слике где се одлука о припадности тачке објекту на слици доноси на једнозначан и недвосмислени начин. Међутим, услед несавршености услова или уређаја за снимање, присуства шума и различитих врста непрецизности (на пример непостојање прецизне границе објекта или јасних граница између самих објеката, грешке у рачунању, недостатка информација, итд.), могу се појавити различити нивои несигурности и неодређености у процесу доношења одлуке у вези са припадношћу тачке слике. Ово је посебно видљиво у случају дискретизације (то јест узорковања) непрекидног домена слике када елемент слике, придружен одговарајућој тачки узорка домена, може бити делимично покривен са више објеката на слици. У том смислу, имамо да ова врста сегментације може потенцијално довести до погрешне одлуке о припадности тачака слике, а самим тим и неповратног губитка информација о објектима који се на слици налазе. То произлази из чињенице да сегментација слике изведена на овај начин не дозвољава да тачка слике може делимично у одређеном обиму бити члан посматраног објекта на слици, што даље води потенцијалном ризику да тачке делимично садржане у објекту пре сегментације неће бити придружене објекту након сегментације. Међутим, ако се уместо бинарне сегментације изврши сегментација слике где се одлука о припадности тачке слике објекту доноси на начин који омогућава да тачка може делимично бити члан објекта у неком обиму, тада се доношење бинарне одлуке о чланство тачке објекту на слици може избећи у овом раном кораку анализе. То даље резултира да се потенцијално велика количина информација о објектима присутним на слици може сачувати након сегментације, и користити у следећим корацима анализе. С тим у вези, од посебног интереса за нас јесте специјална врста фази сегментације слике, сегментација заснована на покривености елемената слике, која као резултат обезбеђује фази дигиталну репрезентацију слике где је вредност чланства додељена сваком елементу пропорционална његовој релативној покривености непрекидним објектом на оригиналној слици. У овој тези бавимо се истраживањем модела дигитализације покривености који пружа овакву врсту репрезентацију слике и представљамо како се могу постићи значајна побољшања у оцени 3Д ЕДТ, као и сигнатуре непрекидног облика засноване на растојању од центроида, ако су информације о покривености доступне у овој репрезентацији слике разматране на одговарајући начин.Doktorska disertacija se bavi proučavanjem kvantitativnih aspekata atributa oblika pogodnih za numeričku karakterizaciju, to jest deskriptora oblika, kao i teorijom neodređenosti, posebno teorijom fazi skupova, i njihovom primenom u obradi slike. Originalni doprinosi i rezultati teze mogu se prirodno podeliti u dve grupe, u skladu sa pristupom i metodologijom koja je korišćena za njihovo dobijanje. Prva grupa doprinosa odnosi se na uvođenje novih deskriptora oblika (šestougaonosti i fazi kvadratnosti) kao i odgovarajućih mera koje numerički ocenjuju u kom obimu razmatrani oblik zadovoljava razmatrana svojstva. Uvedene mere su prirodno definisane, teorijski dobro zasnovane i zadovoljavaju većinu poželjnih svojstava koje svaka dobro definisana mera oblika treba da zadovoljava. Pomenimo neke od njih: obe mere uzimaju vrednosti iz intervala (0,1] i dostižu najveću moguću vrednost 1 ako i samo ako je oblik koji se posmatra šestougao, odnosno fazi kvadrat; ne postoji oblik ne-nula površine čija je izmerena šestougaonost, odnosno fazi kvadratnost jednaka 0; obe uvedene mere su invarijantne u odnosu na transformacije sličnosti; i daju rezultate koji su u skladu sa teorijski dokazanim rezultatima, kao i ljudskom percepcijom i očekivanjima. Brojni eksperimenti na sintetičkim i realnim primerima prikazani su u cilju ilustrovanja teorijski dokazanih razmatranja i pružanja jasnijeg uvida u ponašanje uvedenih mera. NJihova prednost i korisnost ilustrovani su u različitim zadacima prepoznavanja i klasifikacije slika objekata nekoliko poznatih i najčešće korišćenih baza slika. Pored toga, doktorska teza sadrži istraživanja vezana za primenu teorije neodređenosti, u užem smislu teorije fazi skupova, u različitim zadacima obrade slike i analize oblika. Razlikujemo zadatke koji se odnose na izdvajanje karakteristika oblika i one koji se odnose na poboljšanje performansi različitih tehnika obrade i analize slike. Što se tiče prve grupe zadataka, bavimo se primenom teorije fazi skupova u zadacima definisanja novog deskriptora fazi oblika, nazvan fazi kvadratnost, i merenja koliko je fazi kvadratan posmatrani fazi oblik. U drugoj grupi zadataka bavimo se istraživanjem poboljšanja performansi ocene transformacije slike euklidskim rastojanjima u tri dimenzije (3D EDT), kao i signature neprekidnog oblika u dve dimenzije zasnovane na rastojanju od centroida oblika. Ovo poslednje se posebno ogleda u postignutoj tačnosti i preciznosti ocene, povećanoj invarijantnosti u odnosu na rotaciju i translaciju objekta, kao i robustnosti u prisustvu šuma i neodređenosti koje su posledica nesavršenosti uređaja ili uslova snimanja. Poslednji rezultati se takođe odnose i na drugu grupu originalnih doprinosa teze koji su motivisani činjenicom da analiza oblika tradicionalno pretpostavlja da su objekti na slici prethodno jednoznačno i jasno izdvojeni iz slike. Takvo izdvajanje objekata se obično postiže u procesu jasne (to jest binarne) segmentacije originalne slike gde se odluka o pripadnosti tačke objektu na slici donosi na jednoznačan i nedvosmisleni način. Međutim, usled nesavršenosti uslova ili uređaja za snimanje, prisustva šuma i različitih vrsta nepreciznosti (na primer nepostojanje precizne granice objekta ili jasnih granica između samih objekata, greške u računanju, nedostatka informacija, itd.), mogu se pojaviti različiti nivoi nesigurnosti i neodređenosti u procesu donošenja odluke u vezi sa pripadnošću tačke slike. Ovo je posebno vidljivo u slučaju diskretizacije (to jest uzorkovanja) neprekidnog domena slike kada element slike, pridružen odgovarajućoj tački uzorka domena, može biti delimično pokriven sa više objekata na slici. U tom smislu, imamo da ova vrsta segmentacije može potencijalno dovesti do pogrešne odluke o pripadnosti tačaka slike, a samim tim i nepovratnog gubitka informacija o objektima koji se na slici nalaze. To proizlazi iz činjenice da segmentacija slike izvedena na ovaj način ne dozvoljava da tačka slike može delimično u određenom obimu biti član posmatranog objekta na slici, što dalje vodi potencijalnom riziku da tačke delimično sadržane u objektu pre segmentacije neće biti pridružene objektu nakon segmentacije. Međutim, ako se umesto binarne segmentacije izvrši segmentacija slike gde se odluka o pripadnosti tačke slike objektu donosi na način koji omogućava da tačka može delimično biti član objekta u nekom obimu, tada se donošenje binarne odluke o članstvo tačke objektu na slici može izbeći u ovom ranom koraku analize. To dalje rezultira da se potencijalno velika količina informacija o objektima prisutnim na slici može sačuvati nakon segmentacije, i koristiti u sledećim koracima analize. S tim u vezi, od posebnog interesa za nas jeste specijalna vrsta fazi segmentacije slike, segmentacija zasnovana na pokrivenosti elemenata slike, koja kao rezultat obezbeđuje fazi digitalnu reprezentaciju slike gde je vrednost članstva dodeljena svakom elementu proporcionalna njegovoj relativnoj pokrivenosti neprekidnim objektom na originalnoj slici. U ovoj tezi bavimo se istraživanjem modela digitalizacije pokrivenosti koji pruža ovakvu vrstu reprezentaciju slike i predstavljamo kako se mogu postići značajna poboljšanja u oceni 3D EDT, kao i signature neprekidnog oblika zasnovane na rastojanju od centroida, ako su informacije o pokrivenosti dostupne u ovoj reprezentaciji slike razmatrane na odgovarajući način