Olivier Millon
Vincent Rouilly
    Module MBAI:
    Détection d'ellipses par transformation de Hough.



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    Introduction:

            Dans le traitement d'image, l'extraction de primitives est une tache courante. Elle permet de donner un sens, une caractérisation ou  une nature à un ensemble de données qui peuvent parfois être énormes comme dans le cas d'un nuage de point. C'est dans ce cadre que nous allons envisager l'utilisation de la transformée de Hough.
     Au travers de cet exposé, nous allons plus particulièrement nous concentrer sur la détection des ellipses. Pourquoi des ellipses ? Et bien par ce que le monde tel que l'homme l'a bâtit autour de lui, comprends beaucoup de droites et de cercles. Et ces derniers ont la manie de se projeter en ellipses sur un plan, comme celui d'une camera ou d'un appareil photo. D'autre part, la détection d'ellipse est une tache importante en Vision par ordinateur. Elle permet,par exemple, de calibrer les cameras.

    Dans un premier temps nous allons faire une présentation de la transformée de Hough afin d'en comprendre la logique et les mécanismes. Puis, nous verrons plus en détails comment cette transformée a été utilisée pour détecter plus spécifiquement des ellipses. Pour finir nous présenterons un algorithme que nous avons implementé pour pouvoir tester les avantages et les limites de la transformation de hough en détection d'ellipses.

    Plan de la présentation:

    petit rappel sur la geometrie de l'ellipse
    1- Présentation de la transformée de Hough
    2- La transformée de Hough appliquée à la detection d'ellipses
    3- Notre implementation

    liens

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