Guided Scale Space Radon Transform for linear structures detection

Using integral transforms to the end of lines detection in images with complex background, makes the detection a hard task needing additional processing to manage the detection. As an integral transform, the Scale Space Radon Transform (SSRT) suffers from such drawbacks, even with its great abilities for thick lines detection. In this work, we propose a method to address this issue for automatic detection of thick linear structures in gray scale and binary images using the SSRT, whatever the image background content. This method involves the calculated Hessian orientations of the investigated image while computing its SSRT, in such a way that linear structures are emphasized in the SSRT space. As a consequence, the subsequent maxima detection in the SSRT space is done on a modified transform space freed from unwanted parts and, consequently, from irrelevant peaks that usually drown the peaks representing lines. Besides, highlighting the linear structure in the SSRT space permitting, thus, to efficiently detect lines of different thickness in synthetic and real images, the experiments show also the method robustness against noise and complex background

Un descripteur efficace pour la reconnaissance des symboles graphiques basé sur la transformée de Radon

ISBN : 978-9973-37-582-7National audienceLe choix des descripteurs constitue un problème majeur dans les systèmes d'analyse d'images, car ces descripteurs conditionnent fortement le résultat final de la recherche ou de la classification. Dans cet article, après avoir proposé un nouveau descripteur invariant aux transformations géométriques usuelles, basé sur la transformée de Radon appelé phi-signature, un autre ensemble de descripteurs qui découle des transformations en ondelettes de ladite signature et de la R-signature, est présenté. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de ces descripteurs, particulièrement pour des formes complexes non pleines de type symbole graphique

L'algorithme EM et le Modèle de Mélanges de Gaussiennes Généralisées pour la Segmentation d'images. Application au contrôle des joints soudés par radiographie

ISBN : 978 - 9973 - 05 - 078 - 6International audienceDans cet article, nous proposons une méthode de segmentation d'images de radiographie des joints soudés basée sur les modèles de mélanges de distributions gaussiennes généralisées (GGMM). Les paramètres du mélange sont estimés par l'algorithme Espérance Maximisation (EM). Un critère de mesure d'uniformité de région est utilisé pour comparer les performances du modèle proposé par rapport au modèle de mélanges de distributions gaussiennes (GMM). Les résultats expérimentaux confirment l'efficacité du modèle proposé

Mise au point d'une méthode de detection et classification automatisée des défauts de soudure en radiographie industrielle

98 p. : ill. ; 30 cmDans le contrôle non destructif par radiographie, l’intensité de la radiation transmise peut être détectée sur un film radiographique. Ce film est interprété pour détecter d'éventuelles discontinuités dans la soudure. Il y a divers types de défauts de soudure tels que les porosités, les inclusions, les fissures, le manque de pénétration, le manque de fusion etc. La tâche d’interprétation est assurée par des interpréteurs en radiographie. Par conséquent, elle est soumise au jugement humain et à des considérations subjectives telles que l’aptitude et l’expérience de l'interpréteur, rendant l'interprétation de la qualité de la soudure très subjective, fastidieuse, et parfois inconsistante. Il est ainsi souhaitable de développer des techniques par ordinateur pour assister l'interpréteur à évaluer la qualité des joints soudés. Cela implique la numérisation des films de radiographie et le développement d'algorithmes de détection et d'identification des défauts s'y trouvant. Ce travail est réalisé dans le but de développer un axe de recherche d’une part, et de donner un support didactique et professionnel d’autre part, pour le contrôle non destructif par la radiographie. Il constitue en fait, une boite à outil de techniques allant du domaine du traitement numérique des images jusqu’aux thèmes de la reconnaissance des formes et la classification passant par l’analyse quantitative des images basée sur la recherche d’attributs. A la lumière des résultats présentés dans l’étape du traitement numérique des images des films radiographiques, il en résulte que le choix de la méthode de traitement utilisée doit être judicieux car la forme du défaut extrait à l’issue du post-traitement morphologique, et qui représente le plus fidèlement possible le défaut réel, est tributaire de la puissance des outils de prétraitement et de segmentation utilisés et leur combinaison selon les deux approches : globale et locale, tout en tenant compte de la nature complexe de ces images. Quant à l’analyse quantitative des formes des défauts ainsi extraits, la recherche d’attributs invariants aux transformations géométriques de rotation, de translation et de changement d’échelle s’avère nécessaire car la même forme d’un défaut peut être vue à partir de plusieurs angles selon l’orientation et la distance de l’ouvrage soudé par rapport à la source d’irradiation. Ainsi, une panoplie d’attributs géométriques satisfaisant les conditions suscitées est proposée et qui découlent du calcul des paramètres géométriques (surface, périmètre, etc.) d’une part et le calcul des moments de différents ordres, d’autre part. Vu la grande plage qu’occupent les valeurs de ces attributs et vu d’autres considérations imposées par le classificateur neuronal, la normalisation de ces valeurs dans l’intervalle [0,1] s’impose. Le résultat de l’analyse de la matrice des corrélations entre les différentes variables d’attributs nous montre que l’anisométrie et l’élongation sont très corrélées, donc redondantes, ce qui nous a permis d’éliminer l’une des deux. Par la suite, un réseau de neurones artificiel pour la classification des défauts de soudure a été utilisé. La classification proposée consiste à affecter les principaux types des défauts de soudure à quatre catégories de défauts selon les caractéristiques morphologiques des défauts couramment rencontrés. Ainsi, les composantes du vecteur d’attributs constitueront les entrées du réseau et les quatre neurones de la couche de sortie correspondent chacun à une catégorie de défauts. Au regard des résultats obtenus, nous pouvons énoncer que l’avenir de l’identification automatique des défauts de soudure à travers la classification neuronale est très prometteur. La procédure d’un travail futur concernant l’identification des différents types de défauts de soudures à l’intérieur de chacune des catégories morphologiques et utilisant d’autres types d’attributs est aussi détaillée. Pour une meilleure validation des résultats obtenus dans les différents thèmes proposés dans ce travail, il est très important de disposer d’une grande banque de défauts de soudures contenus dans les films de radiographie provenant des divers secteurs d’activité industriell

Similarity transformation parameters recovery based on Radon transform. Application in image registration and object recognition

International audienceThe Radon transform, since its introduction in the beginning of the last century, has been studied deeply and applied by researchers in a great number of applications, especially in the biomedical imaging fields. By using the Radon transform properties, the issue is to recover the transformation parameters regarding the rotation, scaling and translation, by handling only the image projections assuming no access to the spatial domain of the image. This paper proposes an algorithm using an extended version of the Radon transform to recover such parameters relating to two unknown images, directly from their projection data. Especially, our approach deals with the problem of the estimation accuracy of the rotation angle and its finding in one step instead of two steps as it is reported in the literature. This method may be applied in image registration as well in object recognition. The results are, for the first time, exploited in object recognition where comparison with powerful descriptors shows the outstanding performance of the proposed paradigm. Moreover, the influence of additive noise on registration and recognition experiments is discussed and shows the efficiency of the method to reduce the effect of the noise

Object recognition using Radon transform based RST parameter estimation

International audienceIn this paper, we propose a practical parameter recovering approach, for similarity geometric transformations using only the Radon transform and its extended version on [0, 2π]. The derived objective function is exploited as a similarity measure to perform an object recognition system. Comparison results with common and powerful shape descriptors testify the effectiveness of the proposed method in recognizing binary images, RST transformed, distorted, occluded or noised

Robustness of Radon transform to white additive noise: ggeneral case study

International audienc

On Scale Space Radon Transform, Properties and Image Reconstruction

Aware of the importance of the good behavior in the scale space that a mathematical transform must have, we depict, in this paper, the basic properties and the inverse transform of the Scale Space Radon Transform (SSRT). To reconstruct the image from SSRT sinogram, the Filtered backprojection (FBP) technique is used in two different ways: (1) Deconvolve SSRT to obtain the estimated Radon transform (RT) and then, reconstruct image using classical FBP or (2) Adapt FBP technique to SSRT so that the Radon projections spectrum used in classical FBP is replaced by SSRT and Wiener filtering, expressed in the frequency domain. Comparison of image reconstruction techniques using SSRT and RT are performed on Shepp-Logan head phantom image. Using the Mean Absolute Error (MAE) as image reconstruction quality measure, the preliminary results present an outstanding performance for SSRT-based image reconstruction techniques compared to the RT-based one. Furthermore, the method (2) outperforms the method (1) in terms of computation time and adaptability for high level of noise when fairly large Gaussian kernel is used