Discussion :

[ol9245]

Bonjour,

j'ai 279 cartes totales ou partielles de l'Afrique, scannées, à recaler entre elles.
je veux appliquer une cross-correlation en coordonnées Log-Polaire pour le recalage/mise à l'échelle.

Est-ce que quelqu'un sait ou je peux trouver un code Matlab pour faire ça

Merci++ de vos contributions.

[Jerome Briot]

Je ne sais pas de quoi tu as exactement besoin mais j'ai implémenté rapidement la technique du lien que tu donnais : http://users.isr.ist.utl.pt/~alex/Pr...g/logpolar.htm

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
function [img2,e,n]=logpolar(img)
% LOGPOLAR Transform image from Cartesian to Log-Polar coordinates
%   IMG2 = LOGPOLAR(IMG) transforms the Cartesian image IMG to 
%   Log-Polar image IMG2.
%   [IMG2,E,N] = LOGPOLAR(IMG) exports the interpolation data grid.
%       E : radius data
%       N : angle data
%
 
%   Author: Jérôme Briot
%           http://www.developpez.net/forums/member.php?u=125006
%           http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadAuthor.do?objectId=1094934&objectType=author
%   Contact: dutmatlab@remove@yahoo.fr
%   Version: 1.0 - 26 Feb 2008
%   Comments:
%
 
error(nargchk(1,1,nargin));
 
cl=class(img);
 
[r,c]=meshgrid(1:size(img,2),1:size(img,1));
 
r=r-size(img,2)/2;
c=c-size(img,1)/2;
 
R=logspace(0,log10(floor(max([size(img,1) size(img,2)])/2)),64);
th=linspace(0,2*pi,150);
 
e=R.'*cos(th);
n=R.'*sin(th);
 
if ndims(img)==3
 
    R = interp2(r,c,double(img(:,:,1)),e,n);
    G = interp2(r,c,double(img(:,:,2)),e,n);
    B = interp2(r,c,double(img(:,:,3)),e,n);
 
    img2 = cat(3,R,G,B);
 
else
 
    img2=interp2(r,c,double(img),e,n,'linear');
 
end
 
img2 = cast(img2,cl);
 
if nargin==3
    e=e+size(img,1)/2;
    n=n+size(img,2)/2; 
end

Avec ce code test :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
function test_logpolar
 
img=imread('cartclown.jpg','jpg');
 
figure
 
subplot(1,3,1);
image(img)
axis image off
 
[img2,e,n]=logpolar(img);
 
subplot(1,3,2)
image(img2)
axis image xy off
 
subplot(1,3,3)
 
surface(e,n,zeros(size(e)),...
    'cdata',img2,...
    'facecolor','texture', ...
    'edgecolor','none')
 
axis equal tight ij off

J'obtiens ceci :

[ol9245]

Merci ++ pour le petit code. .C'est une étape important qui m'a permis de comprendre pas mal de trucs. Et tout d'abord félicitations pour ton code. je reconnais là la concision et l'élégance à laquelle tu nous a habitués. Chapeau.

le texte de référence pour faire le recalage d'image (registration en anglais) est là : http://www.cis.rit.edu/~cnspci/refer...berg_zokai.pdf

une cross corrélation en FFT permet, en gros, de discener un décalage (dx,dy). Sur l'essai ici fait avec ton code :



on voit (sur les images de la colonne du milieu : ligne 3) que une rotation et un effet d'échelle ayant le centre de l'image comme centre d'homotétie provoque bien une translation en log-polaire. donc une FFT sur du log polaire permet de retrouver par inversion l'angle de rotation et le factur d'échelle.

Mais une simple translation (ligne 2) change complètement l'image log-polaire. Le log-polaire est inexploitable....

[ol9245]

d'autres éléments de la discussion sur le forum algorithmes :
http://www.developpez.net/forums/sho....php?p=2997037
je propose de discuter ici de l'éaspect strictement matlab. Si vous avez des idées générales, elles seront plus que bienvenues sur l'autre fil. merci beaucoup à tous pour votre participation.

[Jerome Briot]

Une version améliorée permettant de choisir le type d'interpolation dans la fonction INTERP2 :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
function [img2,e,n]=logpolar(img,interpolation)
% LOGPOLAR Transform image from Cartesian to Log-Polar coordinates
%   IMG2 = LOGPOLAR(IMG) transforms the Cartesian image IMG to 
%   Log-Polar image IMG2.
%   [IMG2,E,N] = LOGPOLAR(IMG) exports the interpolation data grid.
%       E : radius data
%       N : angle data
%   [...] = LOGPOLAR(IMG,INTERPOLATION) specifies the interpolation method:
%
%           'nearest'   Nearest neighbor interpolation
%           'linear'    Linear interpolation (default)
%           'spline'    Cubic spline interpolation
%           'cubic'     Cubic interpolation, as long as data is 
%                       uniformly-spaced. Otherwise, this method is the 
%                       same as 'spline'.
%
 
%   Author: Jérôme Briot
%           http://www.developpez.net/forums/member.php?u=125006
%           http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadAuthor.do?objectId=1094934&objectType=author
%   Contact: dutmatlab@remove@yahoo.fr
%   Version: 1.0 - 26 Feb 2008
%            1.1 - 27 Feb 2008 Interpolation method switch added.
%   Comments:
%
 
error(nargchk(1,2,nargin));
 
 
if nargin == 1
    interpolation = 'linear';
else
 
    if ~any(strcmp(interpolation,{'nearest' 'linear' 'spline' 'cubic' }))
        error('Wrong interpolation method : %s',interpolation)
    end
 
end
 
cl=class(img);
 
[r,c]=meshgrid(1:size(img,2),1:size(img,1));
 
r=r-size(img,2)/2;
c=c-size(img,1)/2;
 
R=logspace(0,log10(floor(sqrt(2)*max([size(img,1) size(img,2)])/2)),104);
th=linspace(0,2*pi,150);
 
e=R.'*cos(th);
n=R.'*sin(th);
 
if ndims(img)==3
 
    R = interp2(r,c,double(img(:,:,1)),e,n,interpolation);
    G = interp2(r,c,double(img(:,:,2)),e,n,interpolation);
    B = interp2(r,c,double(img(:,:,3)),e,n,interpolation);
 
    img2 = cat(3,R,G,B);
 
else
 
    img2=interp2(r,c,double(img),e,n,interpolation);
 
end
 
img2 = cast(img2,cl);
 
if nargin==3
    e=e+size(img,1)/2;
    n=n+size(img,2)/2; 
end

Dès que j'ai 5 minutes, je regarde le reste...