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Markov Random Fields for Catadioptric Image Processing
Images obtained with catadioptric sensors contain significant deformations which prevent the direct use of classical
image treatments. Thus, Markov Random Fields (MRF) whose usefulness is now obvious for projective image
processing, can not be used directly on catadioptric images because of the inadequacy of the neighborhood. In this
article, we propose to define a new neighborhood for MRF by using the equivalence theorem developed for central
catadioptric sensors. We show the importance of this adaptation for segmentation and motion detection.Les images produites par les capteurs catadioptriques prĂ©sentent des distorsions importantes qui empĂȘchent
lâutilisation systĂ©matique de traitements conventionnels. Ainsi les champs de Markov dont lâutilitĂ© nâest plus Ă
dĂ©montrer en traitement dâimages perspectives, ne sont pas utilisables directement sur les images
omnidirectionnelles. Dans cet article, nous proposons une adaptation des Champs de Markov aux images
catadioptriques. La méthode consiste alors à redéfinir la notion de voisinage en utilisant le théorÚme de
lâĂ©quivalence des capteurs catadioptriques centraux. Nous montrons lâintĂ©rĂȘt de cette adaptation dans le cas
de la segmentation supervisée en niveau de gris et de la détection de mouvement
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