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Traitement d'images Discussion :

code : interpolation subpixelique


Sujet :

Traitement d'images

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut code : interpolation subpixelique
    bonjour,

    j'ai un nouveau problème,

    J'ai une caméra avec une matrice de 1000x1200 et je dois faire des mesures d'un objet mesurant 100x100 mm et ce avec une précision de 0.01 mm.
    J'ai pas mal cherché et j'ai trouvé différentes piste dont la détection sub-pixelique de contour.
    J'ai trouvé quelque info mathématique sur le sujet, mais rien de concret.
    y a-t'il quelqu'un qui puisse m'aidé en donnant un exemple (codage en C).

    Merci

  2. #2
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    J'ai trouvé quelque info mathématique sur le sujet, mais rien de concret.
    2eme réponse de google:

    emsys.denayer.wenk.be/emcam/subpix_eng.pdf

    y a-t'il quelqu'un qui puisse m'aidé en donnant un exemple (codage en C).
    J'ai posté dans le sous-forum "contribuez" le code (en Java, mais facilement adaptable) pour l'interpolation sub-pixelique par Spline cubique. Pour le reste, c'est du calcul de derivée discrete et de l'approximation de zero-crossing (expliqué dans le PDF)
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  3. #3
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    Par défaut
    Merci pour les info,

    mais ce traitement est bcp trop lourd.
    Après recherche, et pour la précision que j'ai besoin, j'utiliserai plutot l'interpolation bilinéaire qui donne une précision de 1/10 de pixels et est bcp plus rapide (moins de calcul)

    Par contre, si quelqu'un avec un bout de code pour cela, j'en lui en serais fort reconnaissant.

    Merci

  4. #4
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    Par défaut
    le probleme avec l'interpolation bilinéaire c'est que tu va avoir une dérivée en dent de scie... pas terrible pour la detection de contour, m'enfin c'est toi qui vois:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    double getInterpolatedValue(double x, double y) {
     
    	// weights
    	double wx = x - (int)x;
    	double wy = y - (int)y;
     
    	// 4 neighbours pixels
    	int Ipp = Image.getValue( (int)x   , (int)y   );
    	int Inp = Image.getValue( (int)x+1 , (int)y   );
    	int Ipn = Image.getValue( (int)x   , (int)y+1 );
    	int Inn = Image.getValue( (int)x+1 , (int)y+1 );
     
    	// bilinear interpolation
    	double value = (1-wx)*(1-wy)*Ipp + wx*(1-wy)*Inp + (1-wx)*wy*Ipn + wx*wy*Inn;
     
    	return value;
    }
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  5. #5
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    C'est sur que entre rapidité de calcul et précision du contour, on ne peut pas avoir les deux.

    Maintenant comme le but du problème est d'effectuer une mesure précise, je ne sais même pas si tu as vraiment le choix de la solution.

  6. #6
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    Merci pour votre aide.

    en fait, je passe dabord par une simple recherche de contour au niveau du pixel et je ne traite que les points d'intérêt au niveau sub-pixellique. Ca permet de gagner pas mal de temps

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Cette discussion est résolue.

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