Structures Pyramidales - PowerPoint PPT Presentation

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Structures Pyramidales

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Pixels utilis s pour calculer la valeur d'un p re (habituellement un filtre ... Chaque racine correspond une composante connexe du graphe initial[MMR91] ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Structures Pyramidales


1
Structures Pyramidales
  • Luc Brun
  • L.E.R.I., Reims
  • and
  • Walter Kropatsch
  • Vienna Univ. of Technology, Austria

2
Segmentation
  • Segmentation Partition de limage en un ensemble
    de composantes connexes uniformes

S1
S2
S5
S3
S4
3
Segmentation
  • Problèmes
  • Quantité importante de données
  • Lhomogénéité dépend de
  • Résolution/Contexte
  • Besoins
  • Parallélisme
  • Notion de Hiérarchie

4
Contenu du cours
  • Structure de données Hiérarchiques
  • Cartes Combinatoires
  • Pyramides Combinatoires

5
Pyramides Régulières
6
Pyramides Matricielles(M-Pyramides)
  • Pile dimage de résolution décroissante

2x2/4 Pyramide
Niveau 2
Niveau 3
Niveau 1
Niveau 0
7
Pyramides Arborescentes(T-Pyramides)
8
M-Pyramides
  • M-Pyramide NxN/q (Ici 2x2/4)
  • NxN Fenêtre de Réduction. Pixels utilisés pour
    calculer la valeur dun père (habituellement un
    filtre passe bas)
  • q Factor de réduction. Rapport entre la taille
    de deux image consécutives
  • Champ récepteurEnsemble des fils au niveau le
    plus bas

9
M-Pyramides
  • NxN/q1 Pyramides non chevauchante sans trous
    (ex. 2x2/4)
  • NxN/qlt1 Pyramide trouée.
  • NxN/qgt1 Pyramide Chevauchante

10
M-Pyramides-T-Pyramides
  • Comment coder une partition ?
  • Sélection de racines a différents niveaux ?Quad
    tree

11
Quad tree
  • Décomposition récursive de l image

12
Pyramide Non chevauchante
  • 2x2/4 Pyramide Gaussiène

13
Pyramide chevauchante
  • NxN/q gt1

Exemple 4x4/4
- Fils internes Plus proches de leurs pères
Fils externes
14
Pyramide Chevauchante
  • NxN/qgt1 Chaque pixel contribue à la valeur de
    plusieurs pères gt Chaque pixel a plusieurs
    pères potentiels

15
Pyramides Chevauchantes
  • Algorithme de Segmentation
  • lien (père,fils)
  • Père légitime le plus proche (plus fort lien)
  • Racine Lien(P,Légitime(P))ltseuil)

16
Pyramides ChevauchantesPyramid linkingBHR 81
De Bas en haut -Calculer les valeurs -Positionne
r les liens De Haut en bas -Sélectionner les
racines -Lier les pixels non racine à leurs
pères légitime
17
Pyramide chevauchante
18
Pyramides Régulières
  • Avantages (Bister)BCR90
  • réduit l influence du bruit
  • Rend les traitements indépendants de la
    résolution
  • Converti des propriétés globales en propriétés
    locales
  • Réduit les coûts de calcul
  • Analyse d image a coût réduit en utilisant des
    images faible résolution.

19
Pyramides Régulières
  • Inconvénients(Bister)
  • Sensible aux Décalages - Zooms - Rotations
  • La préservation de la connexité n est pas
    garantie.

20
Pyramides Régulières
  • Inconvénients(Bister)
  • Sensible aux Décalages - Zooms - Rotations
  • La préservation de la connexité n est pas
    garantie.
  • Nombre limité de régions à un certain niveau

21
Pyramides Régulières
  • Inconvénients(Bister)
  • Sensible aux Décalages - Zooms - Rotations
  • La préservation de la connexité n est pas
    garantie.
  • Nombre limité de régions à un certain niveau
  • Difficile de coder les longues régions

22
Pyramides Irrégulières
  • Piles de graphes progressivement réduits

23
Pyramides Irrégulières Mee89,MMR91,JM92
  • Partant de G(V,E) construire G(V,E)
  • Sélectionner un ensemble de nuds survivants?V
  • Lien parent-enfant ? Partition de V
  • Définition de E
  • Sélection des racines

24
Pyramides Stochastiques
  • V Maximum Independent Set
  • maximum de
  • Une variable aléatoire
  • Mee89,MMR91
  • Un critère d intérêt
  • JM92

25
Pyramides Stochastiques
  • Sélection des survivants Utilisation d une
    variable aléatoire (distribuée uniformément)

26
Pyramides Stochastiques
  • Sélection des survivants Utilisation d une
    variable aléatoire (distribuée uniformément)

27
Pyramides Stochastiques
  • Lien parent-enfant
  • maximum de
  • Une variable aléatoire
  • Mee89,MMR91
  • une mesure de similarité
  • JM92

28
Pyramides Stochastiques
  • Définition des arêtes E du graphe réduit
  • Deux pères sont reliés par une arête s ils ont
    des enfants adjacents.

29
Pyramides Stochastiques
  • Sélection des Racines
  • Restriction du processus de décimation par une
    fonction de classe
  • MMR91
  • Faible Lien Parent -Enfant
  • JM92

30
Pyramides Stochastiques MMR91
  • Restriction du processus de décimation par une
    fonction de classe

31
Pyramides Stochastiques (Jolion-Montanvert)JM92
  • Sélection des nuds survivants
  • Critère d intérêt local (minimum local de la
    variance)
  • Relation Parent-Enfant
  • Parent le plus proche (différence de niveaux de
    gris)
  • Extraction des racines
  • Différence de niveaux de gris entre un père et
    son enfant gtseuil

32
Pyramides Stochastiques
  • Avantages
  • Processus purement localMee89
  • Chaque racine correspond à une composante connexe
    du graphe initialMMR91
  • Inconvénient
  • Pauvre description des relations entre les
    régions.

33
DéfinitionsContraction d arêtes
34
Définition Graphes Duaux
  • Deux graphes codant les relations entre les
    régions et les segments

35
Définition Graphes duaux
  • Deux graphes codant les relations entre les
    régions et les segments

36
Graphes duaux
  • Avantages (Kropatsch)Kro96
  • Code les propriétés des nuds et des faces
  • Inconvénients BK00
  • Nécessite le stockage et la mise à jour de deux
    structures de données.
  • Contraction in G ? Suppression dans G
  • Suppression dans G ? Contraction dans G

37
Paramètre de Décimation
  • Soit G(V,E), un Paramètre de Décimation (S,N)
    est défini par (Kropatsch)WK94
  • un ensemble de nuds survivants S?V
  • Un ensemble d arêtes non survivantes N?E
  • Tout nud non survivant est connecté à un nud
    survivant de manière unique

38
Exemple de Décimation
S
N
39
Paramètre de Décimation
  • Caractérisation des arêtes non relevantes(1/2)

df 2
40
Paramètre de Décimation
  • Caractérisation des arêtes non relevantes(2/2)

df 1
41
Paramètre de Décimation
  • Paramètre de Décimation dual
  • Supprimer toutes les faces de degré inférieur à 3

42
Paramètre de Décimation
  • Contraction d arêtes Paramètre de Décimation
    (S,N)
  • Contractions dans G
  • Suppressions dans G
  • Nettoyage Paramètre de Décimation dual
  • Contractions dans G
  • Suppressions dans G

43
Paramètre de Décimation
  • La caractérisation des arêtes non relevantes
    nécessite le graphe dual
  • ?Graphes duaux (G,G)

44
Paramètre de Décimation
  • Avantages
  • Meilleure description de la partition
  • Inconvénients
  • Faible décimation

45
Noyaux de Contraction
  • Soit G(V,E), un noyau de contraction (S,N) est
    défini par
  • Un ensemble de nuds survivants S?V
  • Un ensemble d arêtes non survivantes N?E
  • Telles que
  • (V,N) est une forêt de (V,E)
  • Les nuds survivants S sont les racines des arbres

46
Noyaux de Contraction
  • L application successive de plusieurs paramètres
    de décimation est équivalente à l application
    d un noyau de contraction.

47
Exemple de Noyaux de Contractions
,
,
S
N
48
Exemple de Noyaux de Contractions
  • Suppression des arêtes non relevantes Noyau de
    contraction dual

49
Structures de données Hiérarchiques /Cartes
Combinatoires
  • M-Pyramids
  • Overlapping Pyramids
  • Stochastic Pyramids
  • Adaptive Pyramids
  • Decimation parameter
  • Contraction kernel

50
Cartes Combinatoires définitions
  • Permutation ? bijection de D dans D
  • Orbites images successive d un élément
  • ?(1) 1,3,6
  • ?(2)2,10,9,8,5
  • ?(4)4, ?(7)7
  • Cycles restriction of ? à une seule orbite

51
Cartes Combinatoires définitions
  • G(V,E) ? G(D,?,?)
  • décomposition de chaque arête en deux demis
    arêtes(brins)

D -6,,-1,1,,6
52
Cartes Combinatoires définitions
  • G(D,?,? )
  • ? code les nuds

-1
-2
-6
6
-4
-5
?(1)(1,
?(1)(1,3
?(1)(1,3,2)
4
5
-3
3
1
2
53
Cartes Combinatoires Propriétés
  • Calcul du graphe dual
  • G(D,?,?) ? G(D,? ???, ?)
  • L ordre défini sur ? induit un ordre sur ?

1
-2
3
-1
-3
2
5
-5
-4
4
6
-6
?(-1)(-1,
?(-1)(-1,3
?(-1)(-1,3,4
?(-1)(-1,3,4,6)
54
Cartes CombinatoiresPropriétés
  • Calcul du graphe dual
  • G(D,?,?) ? G(D,? ???, ?)

-1
-2
-6
6
-4
-5
?(-1)(-1,
?(-1)(-1,3
?(-1)(-1,3,4
?(-1)(-1,3,4,6)
4
5
-3
3
1
2
55
Cartes Combinatoires Propriétés
  • Résumé
  • Les brins sont ordonnés autour des nuds et
    sommets
  • Le contour de chaque face est ordonné ?
  • L ensemble des régions qui en entoure une autre
    est ordonné
  • Le graphe dual peut être codé implicitement
  • Le formalisme des cartes combinatoires peut être
    étendu a n importe quelle dimension
    (Lienhardt)Lie89

56
Cartes Combinatoires /Pyramides Combinatoires
  • Combinatorial Maps
  • Computation of Dual Graphs
  • Combinatorial Maps properties
  • Discrete Maps

Bru99 http//www.univ-st-etienne.fr/iupvis/color
/Ecole-Ete/Brun.ppt
57
Suppression
  • G(D,?,? )
  • d?D tel que d ne définit pas un pont
  • GG\ ?(d)(D, ?,? )

d
-d
58
Suppression
  • Exemple

-1
-2
-6
6
-4
d5
4
-3
3
1
2
59
Contraction
  • G(D,?,? )
  • d?D tel que d ne définit pas une boucle
  • GG/?(d)(D, ?,? )

d
-d
60
Contraction
  • Préservation de l orientation

d
d
1
1
c
c
2
2
b
3
3
b
4
4
a
a
61
Opérations de base Propriété Importante
  • Le graphe dual est implicitement mis à jour

-1
-2
-6
6
-5
-4
d5
4
suppression
5
-3
3
1
2
1
d5
contraction
62
Noyaux de Contraction
  • Soit G(D,?,? ), K?D est un noyaux de contraction
    ssi
  • K est une forêt de G
  • Ensemble symétrique de brins (?(K)K)
  • Chaque composante connexe est un arbre
  • Au moins un brin doit survivre
  • SDD-K??

63
Noyaux de Contraction
  • Exemple

K
1
2
3
13
14
15
16
4
5
6
17
18
19
20
7
8
9
21
22
23
24
10
11
12
64
Noyaux de Contraction
  • Exemple

K
65
Noyaux de Contraction
  • Comment calculer la carte combinatoire contractée
    ?
  • Quelle est la valeur de ?(-2) ?

66
Noyaux de Contraction
  • Comment calculer la carte combinatoire contractée
    ?
  • Quelle est la valeur de ?(-2) ?

1
2
-2
-1
13
14
15
-13
4
17
7
67
Noyaux de Contraction
  • Chemins de connexion
  • Soit G(D,?,? ) , K?D et SDD-K
  • Si d? SD, CW(d) est la suite minimale de brins
    non survivants entre d et un autre brin
    survivant..
  • Les chemins de connexion connectent les brins
    survivants.

68
Noyaux de Contraction
  • Chemins de connexion

1
2
-2
-1
3
13
14
15
16
4
5
6
CW(-2)-2.
-1.
13.
17.
21.
10
17
18
19
20
7
8
9
21
22
23
24
10
11
12
69
Noyaux de Contraction
  • CW(-2)-2,-1,13,17,21,10

-2
1
3
-1
2
-2
3
2
15
16
13
14
14
15
16
4
5
6
5
6
4
19
20
18
17
18
19
20
7
7
8
9
8
9
22
23
24
21
22
23
24
10
12
11
12
-11
11
-11
70
Noyaux de Contraction
  • Construction de la carte combinatoire contractée.
  • Pour chaque d in SD
  • calculer d dernier brin de CW(-d)
  • ?(-d)?(d)??(d)?(-d) ?(d)

71
Extensions(1/2)
  • Noyaux de contraction dual
  • Remplacer ? par ?
  • Application de plusieurs noyaux de même type
  • Concaténation des chemins de connexion

72
Extensions(2/2)
  • Application de plusieurs noyaux de type
    différents
  • Objet plus général des chemins de connexion aux
    suites de connexion
  • Pyramides étiquetées
  • Pour chaque brin coder
  • Le plus haut degré où il est défini (durée de
    vie)
  • La façon dont il disparaît (contracté ou
    supprimé)

73
Conclusion
  • Les graphes codes efficacement les relations
    topologiques. Les cartes Combinatoires
  • code l orientation
  • Permettent un codage implicite du graphe dual
  • Peuvent être généralisé à des dimensions plus
    élevées
  • Les pyramides irrégulières résolvent les
    limitations de leurs ancêtres réguliers

? Pyramides Combinatoires
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