CONCLUSION

• La détection de contours reste la partie critique, du fait de la précision des cases d'accumulation. Nous avons pensé utiliser un algorithme de segmentation multi-résolution et avons eu des résultats encourageants dans ce sens, mais nous avons manqué de temps pour les rendre tout à fait opérationnels.
• Les codes MATLAB sont TRES lents. Une version C de l'algorithme, rendant des résultats en quelques secondes est en cours de rédaction (contre de longues et nombreuses minutes en version MATLAB).
• La détection de contours reste à la charge de la fonction EDGE de MATLAB. Nous avons douté de notre capacité à en écrire une meilleure dans le temps imparti.
• Lorsque l'espace de Hough est bruité, une déconvolution astucieuse pourrait permettre une bien meilleure segmentation.
• La méthode ne s'applique que dans le cas d'images avec un seul objet. Pour des scènes complexes, il faudrait d'abord se livrer à une segmentation de l'image en objets (et non en régions).
• Enfin, il serait agréable que l'algorithme trouve lui-même le nombre d'axes pertinents dans l'image. On pourrait pour cela penser à calculer l'accumulation sur un voisinage d'un maximum local afin de prendre une décision quant à l'axe correspondant.

mars 2001