Introduction

Les algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur sont des techniques mathématiques et informatiques conçues pour analyser, manipuler et interpréter des images numériques. Ils permettent aux ordinateurs de "voir" et d'extraire des informations significatives de données visuelles, imitant ainsi certaines capacités de la vision humaine. Ces algorithmes sont utilisés dans une grande variété d'applications, telles que la reconnaissance d'objets, la détection de visages, le suivi de mouvements, l'amélioration de la qualité des images et la conduite autonome.

Voici les principaux types d'algorithmes utilisés dans le traitement d'image et la vision par ordinateur :

• Prétraitement d'images : Le prétraitement d'images consiste à appliquer des transformations pour améliorer la qualité d'une image avant de l'analyser. Cela comprend des techniques comme :
  • Filtrage spatial : Utilisé pour réduire le bruit, lisser les images ou accentuer les contours. Les filtres gaussiens, moyens et médians sont couramment utilisés pour supprimer le bruit.
  • Amélioration de contraste : Ajuste les niveaux de luminosité et de contraste pour rendre les détails d'une image plus visibles, comme avec l'égalisation d'histogramme.
  • Redimensionnement et recadrage : Adaptent la taille et la forme de l'image pour la préparer à d'autres étapes de traitement.
• Segmentation d'image : La segmentation d'image consiste à diviser une image en régions ou objets distincts pour en simplifier l'analyse. Cela est crucial pour la reconnaissance d'objets et l'extraction de caractéristiques. Les techniques courantes incluent :
• Seuiling : Simplifie l'image en définissant des valeurs de seuil, divisant les pixels en groupes basés sur leur intensité, utile pour des images en niveaux de gris.
• Segmentation par contours : Identifie les limites des objets, permettant de les délimiter dans l'image. La détection de contours de Canny est une méthode courante.
• Algorithmes de regroupement (clustering) : Comme le k-means ou le clustering par graphes, ils regroupent des pixels similaires pour séparer différentes parties d'une image.
• Extraction de caractéristiques : Ces algorithmes extraient des informations uniques ou distinctives d'une image, permettant d'identifier des formes, des textures ou des couleurs spécifiques. Ils sont essentiels pour les applications de reconnaissance d'objets et de classification :
• Détection de points d'intérêt : Comme SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) et SURF (Speeded Up Robust Features), identifiant des points clefs dans une image indépendamment de sa rotation, de son échelle ou de son angle.
• Descripteurs de formes : Tels que les histogrammes de gradients orientés (HOG), étant particulièrement utiles pour la détection de formes et de silhouettes d'objets.
• Reconnaissance d'objets et de modèles : Les algorithmes de reconnaissance d'objets et de modèles identifient des objets spécifiques dans une image, tels que des visages, des véhicules, ou des caractères. Cela est réalisé grâce à des techniques avancées d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond :
• Apprentissage automatique : Des méthodes comme les forêts d'arbres décisionnels et les machines à vecteurs de support (SVM) peuvent classifier des objets en fonction de caractéristiques extraites.
• Apprentissage profond : Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont devenus la norme en reconnaissance d'objets, car ils peuvent apprendre des caractéristiques complexes à partir de vastes ensembles d'images.
• Reconnaissance faciale : Utilise des algorithmes spécialisés pour détecter et reconnaître les visages dans les images ou les vidéos, souvent en combinaison avec des méthodes d'apprentissage profond.
• Vision par ordinateur en temps réel et suivi de mouvement : La vision par ordinateur en temps réel et le suivi de mouvement permettent de détecter et de suivre des objets en mouvement dans une séquence vidéo ou un flux en direct. Ces algorithmes sont cruciaux pour la robotique, la surveillance et la réalité augmentée :
• Suivi d'objets : Utilise des algorithmes comme le filtre de Kalman ou le filtre particulaire pour prédire et suivre la position d'un objet à travers les images successives.
• Détection et suivi de mouvement : Méthodes de flux optique, comme l'algorithme de Lucas-Kanade, qui estime le mouvement des pixels entre des images consécutives pour déterminer la direction et la vitesse des objets.
• Analyse de scènes et détection d'événements : Ces algorithmes identifient des comportements ou des événements dans des vidéos, comme des actions humaines spécifiques, et sont souvent utilisés pour la sécurité.

Applications et importance

Les algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur sont utilisés dans des domaines variés, tels que :

• La médecine : Analyse d'images médicales pour détecter des anomalies, comme des tumeurs ou des fractures.
• La sécurité et surveillance : Détection et reconnaissance faciale pour la surveillance vidéo.
• L'automobile : Vision par ordinateur pour les systèmes de conduite autonome et d'assistance aux conducteurs.
• Le divertissement et médias : Effets visuels dans les jeux vidéo et les films, ainsi que la réalité augmentée et virtuelle.

SIFT

L'algorithme SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) est un algorithme de traitement d'image conçu pour détecter et décrire des points d'intérêt (ou "features") dans une image. Les caractéristiques extraites sont invariantes aux transformations de mise à l'échelle, de rotation, et partiellement invariables aux changements d'éclairage et de perspective, ce qui en fait un outil puissant pour la reconnaissance d'objets, le suivi de mouvements, et le recalage d'images.

Voici l'algorithme SIFT, étant divisé en plusieurs étapes clefs :