Détection de flou dans une image : principe de l'autofocus

**radlabo94** · 09/02/2014, 16h19

Bonjour,

Après de nombreuses recherches non fructueuses je me tourne vers vous ami(e)s programmeurs.

Mon problème est le suivant :

J'ai à ma disposition une série d'image représentant la même scène, or chacune d'entre elles présentent des zones flous et des zones non flou à des endroits différents.
Mon but est de déterminer les zones non flou et de réaliser leurs assemblage en une seul image (couleur).

J'ai déjà réalisé une détection de contour en appliquant un filtre de Sobel.
Mon prof d'imagerie ma dit de me renseigner sur le principe de fonctionnement de " l'autofocus ".
Mon idée partant de là est de prendre deux images "contours" successives et de calculer leur différence de phase et/ou différence de contraste.

Est-ce une bonne idée ? Si oui, comment faire ?

Merci d'avance !

**ToTo13** · 10/02/2014, 11h04

cela semble en effet un bon début.
Tu peux aussi travailler sur la somme du gradient. En effet, une partie nette aura une somme de gradient plus élevée qu'une partie floue.
Pour cela, tu peux regarder la somme du gradient autour de chaque pixel.

PS :

Envoyé par radlabo94

ami(e)s programmeurs.

Sur ce forum nous parlons méthodologie, pas programmation

**Alexis.M** · 10/02/2014, 13h42

Bonjour,

Si tu es anglophone, je te conseille la lecture de cet article qui utilise caractéristiques pour détecter le flou:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc...=rep1&type=pdf

Parmis les caractéristiques utilisées il y a:
- la pente du spectre de puissance (analyse de Fourrier) . L'idée est que dans une région floue, le composantes haute fréquence sont moins représentées.
- des histogrammes de magnitude de gradient, on s'attend, comme Toto l'a fait remarquer avoir moins de composantes à fort gradient dans les régions floues
- la saturations maximale observée, on s'attend à ce que les couleurs soient moins saturées dans les régions floues.

Bon courage.

**radlabo94** · 10/02/2014, 18h18

@ToTo13 :

Merci de ta réponse ToTo13.

J'ai effectué le traitement que tu m'avais conseillé de réaliser en prenant en compte les différents cas limites : angles et bords.
ça fonctionne bien. J'obtiens comme on pouvais le deviner une image avec des contour plus prononcés.

Je ne comprend pas très bien la suite des opérations par contre.

Comment extraire les partie intéressantes (non flouter) de mon image RGB à partir de cette matrice "somme des gradients" d'une image contour ?

@Alexis.M :

Oui merci Alexis.

S'agissant de la méthode par Fourier, j'avais déjà observé une méthode similaire durant mes recherches.
Le code ci-dessous me permet d'observer une image avec une jolie "croix centrale"

.

Par contre je ne sais pas du tout comment tirer des informations (module, phase) de cette image de ma transformé de Fourier et comment m'en servir.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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4
 
I = double(Image_gray_filtre)/255;       
fourier = fftshift(fft2(I));
imshow(log(1+abs(fourier)) ,[])

Peux-tu m'en dire un peu plus ?

PS : je n'arrive pas à ouvrir le lien que tu m'as envoyé.

**ToTo13** · 10/02/2014, 20h11

Envoyé par radlabo94

Merci de ta réponse ToTo13.

J'ai effectué le traitement que tu m'avais conseillé de réaliser en prenant en compte les différents cas limites : angles et bords.
ça fonctionne bien. J'obtiens comme on pouvais le deviner une image avec des contour plus prononcés.

Je ne comprend pas très bien la suite des opérations par contre.

Comment extraire les partie intéressantes (non flouter) de mon image RGB à partir de cette matrice "somme des gradients" d'une image contour ?

Essaye de faire du clustering : floue vs net