Discussion :

[suckthewindow]

bonjour a tous,
je cherche un algo de segmentation de mouvement pour video fixe qui tienne la route ... est-ce que qq (parmis les inombrable algo existant) en connait un qui fonctionne bien et qui aurait les sources

merci de vos reponses

[ToTo13]

Bonjour,

par vidéo fixe, est ce que tu entend une caméra qui ne change jamais de place ?

Si c'est le cas, comme tu l'as dis le sujet est très cherché.

A commencé, c'est le sujet de stage de master d'un ami, il a utilisé les flots optiques : http://www.esil.univ-mrs.fr/~tbonacco/
regarde dans ses stages, c'est celui de DEA imagerie.

Ensuite, j'ai récemment conversé avec un chercheur de Thales qui utilise les contour actifs pour retrouver et segmenter différentes cibles. Cela est extrèmement robuste (images très fortement bruitées) et fonctionne même pour des caméra mobiles (montées sur avions).

Mais tu peux te faire un état de l''art sur ces recherches.

[suckthewindow]

Slt et merci de ta reponse
pour ce qui est des contours actifs ... c trop couteux en temps et ca necessite une bonne initialisation donc ca ne rentre pas vraiement ds ce que je veux faire (desole j'aurais du precise)

Pour le flot optique ... c le plus commun donc je vais mis mettre et si tu sais ou je peux me procurer des sources je suis preneurs

[ToTo13]

Bonjour,

je ne sais pas pour les sources.
Pour le snake, c'est lent, mais le chercheur avec qui je parlais, utilisais très peu de points de contours, donc la vitesse était correcte.

Sinon, si ta caméra est fixe, tu peux aussi faire des heuristiques toute bètes : tu prend un image de base (neutre représentant la scène dans un état initial) et tu la compares pour chaque nouvelle image du flux. Il te faudra juste faire un étude moyenne des nouvelles images pour gérer les variations de luminosité. C'est moyennement robuste, mais ça fonctionne quand même.

Pour ma part, j'avais étudié ce problème en images statiques (pas de vidéo) et j'avais de très bon résultats, mais je ne suis pas sûr que mes méthodes fonctionnaient (au niveau vitesse) pour une vidéo.

[suckthewindow]

Pour les contours actifs ... je sais pas ... c pas vraiement adapter a mon probleme ...
pour ce qui est de ton exemple ca me parrait pas trop convenir non plus pour la simple raison que les videos sont des videos sous marines et dc bah bcp de changement de luminosite

mais merci quant meme,
si tu as d'autre idees

j'ai trouve un algo sympas: Foreground/Background Motion Segmentation Based on GraphCut mais faut que je m'y mette sinon le flot optique
enfin si qq a les algos ca m'avancerai bcp ....

merci

[Flo.]

Les snakes ne sont pas forcément lents.

D'ailleurs c'est pas tant le snake qui est lent mais plutot son "substrat", le calcul de l'énergie liée à l'image. Si tu utilises un simple gradient morphologique optimisable en xmmx (par exemple ), ça peut être très rapide. Si ton objet est relativement bien isolable (peu de bruit, un bon contraste, etc) si tu n'est pas exigeant sur la forme exacte de l'objet (en gros tu veux le trouver dans l'image un point c'est tout) ... alors tu peux utiliser un calcul peu couteux pour l'énergie d'ancrage à l'image et par conséquent avoir un snake rapide.

Les snakes sont lents quand on est exigeant sur la forme de l'objet et que l'image est bruitée, peu contrastée (cas classique des images médicales avec speckle et tout ...) ... Alors là il faut utiliser des monstres de précision et d'efficacité pour le calcul du gradient (au hasard le GVF !!!) pour que ça fonctionne bien ... (et du coup il te faut jusqu'à quelques minutes des fois pour développer correctement le snake).

Par ailleurs, pour le suivi d'objet. l'utilisation des snakes est trés interessante car d'une image à une autre (ça dépend de la fréquence d'acquisition des images bien sur), l'objet a effectué seulement un petit déplacement ce qui fait que le snake déjà positionné et déjà formé sur l'image précédente (dans le temps) se repositionne trés rapidement. C'est très rapide bien au contraire. L'étape la moins rapide sera au moment ou apparait l'objet dans l'image ... ensuite ça va très vite (remarque que j'ai jamais testé !!!).

Pour le suivi de personnes dans les parkings, de voitures sur les autoroutes, c'est très interessant je pense.

Quand au changement de luminosité auxquels t'es confronté, c'est résolvable. L'important c'est le contraste entre l'objet et son environnement puisque c'est une méthode basée sur un gradient de l'image et non à l'image directement. Donc qu'elle soit claire ou sombre, si tu gardes un bon contraste, l'image gradient ne devrait sensiblement pas évoluer (un peu en amplitude peut être ...) mais sinon ça devrait pas poser de problèmes pour le snake.

Ensuite je ne connais pas tes images, mais si les changements de luminosité posent vraiment un problème, tu peux facilement redresser la dynamique de façon globale ou locale de ton image ... D'ailleurs tu devrais surement corriger ton image avant extraction d'un quelconque début de résultat.

A+

Flo.