Geometric shape constraints for region-based active contours using Legendre moments

In this paper, we present a novel approach to incorporate geometric shape priors in region-based active contours, in order to provide more robustness to noise and occlusions. We define as shape descriptor a set of Legendre moments computed from the characteristic function of the shape. Such a representation is invariant with respect to some geometric transformations and can handle topologically complex objects. The shape prior is then defined as a function of the distance, in terms of descriptors, between the active contour and a reference shape. We derive the evolution equation that minimizes the prior energy, using a rigorous mathematical framework. Experimental results show the ability of the geometric shape prior to constrain an evolving curve to resemble a target shape. We finally introduce the new shape prior into a two-class segmentation functional and show its benefits on segmentation results, in presence of occlusions and clutter.Dans cet article, nous présentons une approche originale permettant d'incorporer une contrainte géométrique de forme dans les contours actifs orientés région, de façon à améliorer leur robustesse au bruit non gaussien, aux fonds d'images texturés et aux occultations. Pour cela, nous définissons un descripteur de forme à partir des moments de Legendre de la fonction caractéristique de la forme. Cette représentation est invariante à certaines transformations géométriques et permet de gérer des objets à topologie complexe. L' a priori de forme est alors défini à partir de la distance entre les descripteurs associés au contour actif et à une forme de référence. Nous utilisons un cadre théorique permettant une dérivation rigoureuse de l'équation d'évolution du contour actif pour minimiser l'énergie a priori. Nous illustrons expérimentalement les capacités de ce nouvel a priori géométrique à contraindre l'évolution d'une courbe vers une forme cible. Enfin, nous introduisons cette nouvelle contrainte dans une fonctionnelle de segmentation à deux classes, mettant en évidence son apport en présence d'occultations et de fonds d'images texturés

Contraintes de forme géométriques pour les contours actifs orientés région

Nous présentons une nouvelle approche permettant d'incorporer un a priori de forme dans des contours actifs orientés région afin d'améliorer leur robustesse en présence de bruit texturé et d'occultations partielles. Nous définissons un descripteur de forme construit à partir des moments de Legendre. Celui-ci est introduit dans un schéma général de dérivation proposé récemment, qui permet d'établir l'équation d'évolution d'un contour actif minimisant la distance quadratique entre les moments de la région définie par le contour et ceux d'une forme de référence. Nous montrons les capacités de notre a priori à contraindre une courbe pour qu'elle prenne une forme prédéfinie. Enfin nous introduisons notre descripteur dans une fonctionnelle de segmentation à deux classes et montrons son intérêt en présence d'occultation et de bruit texturé

Contrainte de forme invariante aux transformations affines pour les contours actifs orientés région

Nous présentons une nouvelle façon de contraindre l'évolution d'un contour actif orienté région par rapport à une forme de référence. En minimisant un a priori de forme défini comme une distance entre des descripteurs constitués des moments de Legendre de la forme, on obtient une équation d'évolution géométrique qui peut être mise à profit dans des applications de segmentation à deux classes. Le modèle proposé permet de gérer des topologies de formes arbitrairement complexes et est intrinsèquement invariant aux transformations affines. Cela résout directement le problème d'alignement et permet la prise en compte de variabilités d'aspect d'origine géométrique

Contraintes de forme multi-modèles pour les contours actifs

Nous nous intéressons ici à l'introduction d'une contrainte de forme de haut niveau dans la segmentation d'objets par contours actifs, en présence de fonds texturés et d'occultations partielles. L'approche proposée utilise les moments de Legendre pour la définition d'une contrainte a priori prenant en compte un ensemble de formes de référence, invariante aux transformations affines. L'équation d'évolution obtenue est unique, indépendante de toute considération d'implantation. Elle assure la prise en compte de variabilités significatives d'aspect et la gestion intrinsèque de transformations géométriques

An FPGA-based pipeline for micropolarizer array imaging

The enhancement of current camera performances, in terms of framerate, image resolution and pixel width, has direct consequences on the amount of resources needed to process video data. Stokes imaging permits to estimate polarization of light and create multiple polarization descriptors of the scene. Therefore, such video cameras need fast processing for critical applications like overseeing, defect detection or surface characterization. An FPGA hardware implementation of Stokes processing is presented here that embeds dedicated pipeline for micropolarizer array sensors. An optimized fixed-point pipeline is used to compute polarimetric images, i.e. Stokes vector, degree of polarization and angle of polarization. Simulation and experimental studies are done. The hardware design contains parallel processing, low latency and low power and could meet actual real-time and embeddable requirements for smart camera systems

Affine-invariant geometric shape priors for region-based active contours

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Research Report RR-AF01-2005 Affine-Invariant Geometric Shape Priors for Region-Based Active Contours

ii We present a new way of constraining the evolution of a region-based active contour with respect to a reference shape. Minimizing a shape prior, defined as a distance between shape descriptors based on the Legendre moments of the characteristic function, leads to a geometric flow that can be used with benefits in a two-class segmentation application. The shape model includes intrinsic invariance w.r.t. pose and to affine deformations. keyword