Extraction de la forme et de la perspective dans des textures artificielles et naturelles par modèles corticaux
Résumé
Dans ce travail, nous présentons un nouvel algorithme d'extraction de la forme par la texture appliquée à l'analyse des scènes naturelles. L'originalité de cette approche est basée sur la structure du cortex visuel primaire (V1) dont elle modélise les fonctions. L'algorithme est capable d'analyser une grande variété de textures présentant différents types d'irrégularités. Tout d'abord pour réaliser l'échantillonnage du spectre d'amplitude, nous proposons de nouveaux filtres, appelés filtres log-normaux, inspirés du fonctionnement des cellules complexes de l'aire V1, en remplacement des filtres de Gabor classiques. Ces filtres s'avèrent particulièrement appropriés aux techniques de reconnaissance de forme de par leurs différentes propriétés théoriques, notamment leur profil en fréquence radiale (adapté à la décroissance en 1/f des scènes naturelles) et leur séparabilité en orientation et en fréquence. Nous utilisons ensuite une méthode d'estimation de la fréquence moyenne locale appliquées à des signaux naturels. Celle-ci ne nécessite pas la recherche d'une échelle adaptée à l'analyse et tire avantage de l'ensemble des fréquences du banc de filtres utilisé. Finalement, à partir de l'estimation locale, l'orientation et la forme sont extraites en utilisant les propriétés géométriques de la projection perspective. La précision de la méthode est évaluée sur différents types de textures, à la fois régulières et irrégulières, et sur des scènes naturelles. La méthode présentée permet d'obtenir des résultats se comparant favorablement aux meilleures techniques existantes, tout en conservant un faible coût de calcul. Enfin le modèle peut être adapté à d'autres applications telles que l'analyse de textures, l'extraction de points caractéristiques ou l'indexation d'images.