Methodes automatiques de recalage d'images non similaires

Abstract

La comparaison automatique d'images à l'aide d'un ordinateur, nécessite une étape de recalage qui peut être menée à bien en optimisant un critère de similitude entre images par rapport aux paramètres de recalage. Cet article traite du recalage automatique d'images non similaires. D'abord une nouvelle classe de critères de similitude entre images est présentée; un cas stochastique, un cas déterministe et un cas mixte sont distingués mais dans tous les cas ces critères reposent sur le calcul d'un nombre de changements de signe dans une image de soustraction balayée ligne par ligne ou colonne par colonne. L'utilisation de ces critères pour le recalage d'images non similaires conduit à des algorithmes de recalage qui sont démontrés être beaucoup plus robustes que les méthodes classiques les plus utilisées. Ensuite sont présentées diverses méthodes d'optimisation pour l'estimation des paramètres de recalage. Deux approches sont distinguées : La première repose sur une association de l'étude systématique de toutes les valeurs possibles des paramètres des transformations géométriques à une méthode d'optimisation monodimensionnelle destinée, elle, à l'estimation d'un paramètre d'une transformation de l'échelle de gris. La seconde est l'application d'une méthode d'optimisation globale par recherche aléatoire à la détermination simultanée de tous les paramètres de recalage. Cette méthodologie est appliquée à certaines techniques d'imagerie médicale: images scintigraphiques en rayons Gamma et images d'angiographie numérisée en rayons X