[Octave/MATLAB] Fonction objectif pour optimisation de la correspondance visuelle

[ERCO503]

Bonjour,

Notons d'abord que j'utilise présentement Octave, mais qu'il est possible que je passe à MATLAB prochainement.

Voici ma problématique. Je tente d'utiliser des algorithmes d'optimisation pour faire correspondre du mieux possible une image générée par certains paramètres (à optimiser) à une image de référence. Notez que les valeurs des images ne sont pas discrètes, mais plutôt continues. Je tente donc de faire correspondre deux matrices 2D de valeurs continues.

Minimiser l'erreur de la différence entre les deux matrices (soustraction directe des deux matrices) n'est pas une bonne stratégie puisque tout décalage spatial pourrait générer de grandes erreurs bien que les matrices pourraient pourtant correspondre visuellement. Par exemple, pensons notamment à la soustraction des images d'échiquiers ayant les tuiles noires et blanches inversées. L'erreur serait maximale, bien que la correspondance de la distribution des valeurs soit parfaite.

Y a-t-il des stratégies pour poser une fonction d'objectif robuste à minimiser basée sur la distribution des valeurs, comme une correspondance d'histogrammes ?

Merci d'avance pour vos conseils,

Éric

[Dlzlogic]

Bonjour,
Le traitement des images n'est pas une chose facile.
D'abord, il me parait important de bien définir "faire correspondre le mieux possible ...".
Il y a des tas d'interprétations possibles, par exemple, détecter si une petite image, type logo, est contenue dans une grande image, ou, étant donnée une image de base adoptée comme référence, est-ce qu'une image peut être ressemblante. La ressemblance pouvant porter sur les formes, les contrastes, les répartitions de couleurs etc.
Sauf erreur, Octave, Matlab sont des langages interprétés, je crains que vous soyez vite limité par des problèmes de performance. Il faut savoir que les traitements d'images se font généralement par ligne. S'il faut travailler sur une zone, alors on crée un pavé.
Pour vous entrainer, essayez de tracer la limite entre 2 zones, par exemple avec un critère de couleur.
Autre problème qui me vient à l'esprit : dans quel format sont vos images ? Plutôt que d'employer le terme "matrice" préférez le terme "tableau" ou mieux "raster". Il faut savoir aussi que certaines images de grande dimension sont stockées et donc traitées, sous forme de pavés.
Je suppose qu'Octave et Matlab disposent de fonction particulières destinées à travailler sur les images, mais aussi performantes soient-elles, ces fonctions ne font pas de miracle.
En tout cas, bon courage.