Author: Christophe Chefd'hotel
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ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 182
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L'utilisation de méthodes variationnelles et d'équations d'évolution est maintenant largement répandue en vision par ordinateur et traitement d'image. Ces outils peuvent être appliqués, par exemple, à des problèmes de restauration et de segmentation, en reconstruction 3D, ou au calcul du flot optique. L'idée est la suivante: La solution du problème une courbe, une surface, une image, ou un champ de vecteurs selon l'application est obtenue en déformant une solution initiale à l'aide d'un flot caractérisé par une équation aux dérivées partielles. En présence de contraintes et d'information a priori, la géométrie et les propriétés de l'espace des solutions changent. L'hypothèse de base de ce travail est qu'il est souvent possible, et souhaitable, de décrire la structure de l'espace des solutions comme une variété, et d'exprimer ses propriétés en termes de métrique et de structure algébrique. Nous appliquons cette perspective à la conception d'équations d'évolution pour les problèmes de restauration et de mise en correspondance d'images. Mettre en lumière la géométrie du problème nous permet de gérer intrinsèquement diverses contraintes et de choisir des métriques appropriées lors de la construction de flots de gradients. Nous proposons aussi des schémas d'intégration qui préservent les caractéristiques géométriques des flots continus
Author: Joan Martí
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3540728465
Category : Computer graphics
Languages : en
Pages : 642
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Author: Richard Hartley
Publisher: Cambridge University Press
ISBN: 1139449141
Category : Computers
Languages : en
Pages : 676
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A basic problem in computer vision is to understand the structure of a real world scene given several images of it. Techniques for solving this problem are taken from projective geometry and photogrammetry. Here, the authors cover the geometric principles and their algebraic representation in terms of camera projection matrices, the fundamental matrix and the trifocal tensor. The theory and methods of computation of these entities are discussed with real examples, as is their use in the reconstruction of scenes from multiple images. The new edition features an extended introduction covering the key ideas in the book (which itself has been updated with additional examples and appendices) and significant new results which have appeared since the first edition. Comprehensive background material is provided, so readers familiar with linear algebra and basic numerical methods can understand the projective geometry and estimation algorithms presented, and implement the algorithms directly from the book.
Author: Wolfgang Förstner
Publisher: Springer
ISBN: 3319115502
Category : Computers
Languages : en
Pages : 819
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This textbook offers a statistical view on the geometry of multiple view analysis, required for camera calibration and orientation and for geometric scene reconstruction based on geometric image features. The authors have backgrounds in geodesy and also long experience with development and research in computer vision, and this is the first book to present a joint approach from the converging fields of photogrammetry and computer vision. Part I of the book provides an introduction to estimation theory, covering aspects such as Bayesian estimation, variance components, and sequential estimation, with a focus on the statistically sound diagnostics of estimation results essential in vision metrology. Part II provides tools for 2D and 3D geometric reasoning using projective geometry. This includes oriented projective geometry and tools for statistically optimal estimation and test of geometric entities and transformations and their relations, tools that are useful also in the context of uncertain reasoning in point clouds. Part III is devoted to modelling the geometry of single and multiple cameras, addressing calibration and orientation, including statistical evaluation and reconstruction of corresponding scene features and surfaces based on geometric image features. The authors provide algorithms for various geometric computation problems in vision metrology, together with mathematical justifications and statistical analysis, thus enabling thorough evaluations. The chapters are self-contained with numerous figures and exercises, and they are supported by an appendix that explains the basic mathematical notation and a detailed index. The book can serve as the basis for undergraduate and graduate courses in photogrammetry, computer vision, and computer graphics. It is also appropriate for researchers, engineers, and software developers in the photogrammetry and GIS industries, particularly those engaged with statistically based geometric computer vision methods.
Author: Reinhard Klette
Publisher: Elsevier
ISBN: 0080477267
Category : Computers
Languages : en
Pages : 675
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Digital geometry is about deriving geometric information from digital pictures. The field emerged from its mathematical roots some forty-years ago through work in computer-based imaging, and it is used today in many fields, such as digital image processing and analysis (with applications in medical imaging, pattern recognition, and robotics) and of course computer graphics. Digital Geometry is the first book to detail the concepts, algorithms, and practices of the discipline. This comphrehensive text and reference provides an introduction to the mathematical foundations of digital geometry, some of which date back to ancient times, and also discusses the key processes involved, such as geometric algorithms as well as operations on pictures.*A comprehensive text and reference written by pioneers in digital geometry, image processing and analysis, and computer vision*Provides a collection of state-of-the-art algorithms for a wide variety of geometrical picture analysis tasks, including extracting data from digital images and making geometric measurements on the data*Includes exercises, examples, and references to related or more advanced work
Author: Fouad Sabry
Publisher: One Billion Knowledgeable
ISBN:
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 158
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Qu'est-ce que l'apprentissage des caractéristiques géométriques L'apprentissage des caractéristiques géométriques est une technique combinant l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour résoudre des tâches visuelles. L'objectif principal de cette méthode est de trouver un ensemble de caractéristiques représentatives d'une forme géométrique pour représenter un objet en collectant des caractéristiques géométriques à partir d'images et en les apprenant à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique efficaces. Les humains résolvent des tâches visuelles et peuvent réagir rapidement à l’environnement en extrayant des informations perceptuelles à partir de ce qu’ils voient. Les chercheurs simulent la capacité des humains à reconnaître des objets pour résoudre des problèmes de vision par ordinateur. Par exemple, M. Mata et al. (2002) ont appliqué des techniques d'apprentissage de fonctionnalités aux tâches de navigation des robots mobiles afin d'éviter les obstacles. Ils ont utilisé des algorithmes génétiques pour apprendre des caractéristiques et reconnaître des objets (figures). Les méthodes d'apprentissage de caractéristiques géométriques peuvent non seulement résoudre des problèmes de reconnaissance, mais également prédire des actions ultérieures en analysant un ensemble d'images sensorielles d'entrée séquentielles, généralement certaines caractéristiques d'extraction d'images. Grâce à l'apprentissage, certaines hypothèses sur l'action suivante sont données et, en fonction de la probabilité de chaque hypothèse, donnent l'action la plus probable. Cette technique est largement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Apprentissage des caractéristiques géométriques Chapitre 2 : Reconnaissance de formes Chapitre 3 : Transformation de Hough Chapitre 4 : Fonction de perte Chapitre 5 : Attente ? Algorithme de maximisation Chapitre 6 : Échantillonnage par rejet Chapitre 7 : Traitement des tableaux Chapitre 8 : Auto-encodeur Chapitre 9 : approximation stochastique Chapitre 10 : détection d'échiquier (II) Répondre aux principales questions du public sur l'apprentissage des caractéristiques géométriques. (III ) Exemples concrets d'utilisation de l'apprentissage des caractéristiques géométriques dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'apprentissage des caractéristiques géométriques.
Author: Taoufik El Kabir
Publisher:
ISBN:
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Languages : fr
Pages : 0
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Le traitement d'images numérique offre la possibilité de faire du contrôle non destructif et d'en tirer des conclusions sur l'état des surfaces analysées. Dans le cadre médical, il permet d'améliorer la prise en charge des patients et d'assister les médecins dans le diagnostic et le suivi post-traitement. Les travaux réalisés dans cette thèse s'intéressent à l'une des méthodes d'extraction de l'information par le traitement d'images numérique qui est la Stéré-Photométrie. Elle repose sur l'acquisition de la surface analysée d'un point de vue fixe mais sous différents angles d'éclairages. Elle permet l'extraction simultanée de la géométrie et la colorimétrie des surfaces analysées. Cependant, son application exige la formulation de plusieurs hypothèses qui ne sont pas toujours valables dans des conditions réelles. Ainsi, nous proposons une solution à l'une des hypothèses les plus réductrices en lien avec la nature photométrique des surfaces analysées. D'un autre côté, une nouvelle formulation mathématique de la Stéréo-Photométrie est proposée afin d'éviter l'étape de l'intégration numérique pour l'estimation de la reconstruction 3D. Cette approche originale basée sur la géométrie discrète offre un cadre numérique inclusif avec un caractère spatial. Le volet applicatif de ce travail consiste à proposer un système d'aide au diagnostic pour le psoriasis, à partir de l'étude de la Stéréo-Photométrie réalisée auparavant. Les résultats obtenus à travers ces différentes contributions permettent d'étendre l'utilisation de la Stéréo-Photométrie et de montrer son potentiel dans un cadre d'application rigoureux.
Author: Ron Kimmel
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 0387216375
Category : Computers
Languages : en
Pages : 222
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Numerical Geometry of Images examines computational methods and algorithms in image processing. It explores applications like shape from shading, color-image enhancement and segmentation, edge integration, offset curve computation, symmetry axis computation, path planning, minimal geodesic computation, and invariant signature calculation. In addition, it describes and utilizes tools from mathematical morphology, differential geometry, numerical analysis, and calculus of variations. Graduate students, professionals, and researchers with interests in computational geometry, image processing, computer graphics, and algorithms will find this new text / reference an indispensable source of insight of instruction.
Author: Baba C. Vemuri
Publisher: SPIE-International Society for Optical Engineering
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 422
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Author: Robert A. Melter
Publisher: American Mathematical Soc.
ISBN: 9780821854525
Category : Computers
Languages : en
Pages : 260
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This book provides a good sample of geometric problems connected with computer vision. They deal with digital lines and curves, polygons, shape decompositions, digital connectedness and surfaces, digital metrics, and generalizations to higher-dimensional and graph-structured "spaces". Aimed at computer scientists specializing in image processing, computer vision, and pattern recognition - as well as mathematicians interested in applications to computer science - this book will provide readers with a view of how geometry is currently being applied to problems in computer vision.
