Discussion :

[takout]

Bonjour à tous,

J'aimerai découper l'image ci-jointe en plusieurs sous-imagettes ou dans chacune de ces imagettes contiennent un des objets circulaire contenu dans l'image.
J'ai utilisé la transformée de Hough pour détecter les centres des cercle et à partir de ces centres je fais une watershed pour obtenir une partition de l'image.
Le problème c'est qu'à cause du bruit cela ne fonctionne pas.

Pourriez-vous me proposer une méthode qui puisse résoudre mon problème ?

[ToTo13]

Solutions :
- 1 - appliquer un filtre alterné séquentiel (ou plus simple comme un médian+gaussien) afin de supprimer le bruit avant de faire ton watershed.
- 2 - puisque tu as les centres noirs des cercles, tu peux observer qu'ils forment un quadrillage. Pourquoi ne pas faire alors un simple découpage de l'image. Ou encore plus simple sur le même principe, pourquoi ne pas prendre un voisinage autour des centres ?

[takout]

Merci pour ton aide,

Lorsque tu parles de filtre médian+gaussien tu as en tête un filtre adaptatif ? Ou juste la somme des deux filtres ?
Les spots noirs ne sont pas toujours présent donc je ne peux pas me baser sur leur positions pour déterminer les cercles lumineux.
La position des centres des cercles lumineux est stochastique dont je veux faire le découpage autrement.
Je montre une autre image pour que tu puisses mieux apprécier la difficultés :
Pièce jointe 143468

[ToTo13]

L'idée est de faire un filtre après l'autre, pour vraiment avoir quelques chose de lissé.
Mais dans ce cas, un filtre alterné séquentiel assez gros pour boucher les taches noires, lissera bien l'image de manière homogène, tout en préservant les ronds. Tu peux alors calculer le gradient pour appliquer ton watershed.

[takout]

Ok !

Le problème se situe plutôt dans la localisation des centres des cercles. Le seuillage du gradient (avec otsu) donne plein d'artefacts, de ce fait la recherche des centres des centres des cercles dans l'espace de hough devient compliqué.

[ToTo13]

Mets donc quelques liens vers des résultats que tu as déjà pour se faire une idée !

Par contre au vue des images que tu montres, je continue à penser que le plus simple est d'exploiter la répartition régulière (non stochastique) des cercles.
Tu pourrais d'ailleurs te servir de cette information pour affiner les résultats de Hough.