Segmentation d'image par déformation multirésolution sur bases d'ondelettes combinant données et modèle

- Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation par ajustement d'un modèle actif multirésolution à chaque niveau de résolution de données décomposées sur une base d'ondelettes orthogonales. La combinaison de l'approche multirésolution sur bases d'ondelettes, simultanément sur les données et sur le modèle, apporte une convergence rapide aux plus hautes résolutions. La solution obtenue est plus robuste et plus précise en présence de bruit que celle obtenue par un ajustement de contour actif non multirésolution

Shape Similarity Measurement for Known-Object Localization: A New Normalized Assessment

International audienceThis paper presents a new, normalized measure for assessing a contour-based object pose. Regarding binary images, the algorithm enables supervised assessment of known-object recognition and localization. A performance measure is computed to quantify differences between a reference edge map and a candidate image. Normalization is appropriate for interpreting the result of the pose assessment. Furthermore, the new measure is well motivated by highlighting the limitations of existing metrics to the main shape variations (translation, rotation, and scaling), by showing how the proposed measure is more robust to them. Indeed, this measure can determine to what extent an object shape differs from a desired position. In comparison with 6 other approaches, experiments performed on real images at different sizes/scales demonstrate the suitability of the new method for object-pose or shape-matching estimation