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Recalage multi-modal basé contours

Afin d’effectuer la fusion multi-modale entre les images obtenues à partir d’un intensificateur de lumière (LI) et IR (images infra-rouge), fournissant ainsi des informations multi-sources pour le pilote, il est nécessaire d’effectuer le recalage entre les deux modalités. Elles reflètent des propriétés différentes de la scène, de sorte que la méthode choisie est basée sur l’information géométrique et les bords de chaque image.

Le but est de trouver la transformation T ^ * qui transfère l’image IL dans le cadre de référence de l’image IR en minimisant l’énergie suivante:

(1)   \begin{align*} T^* &= \underset{T}{\operatorname{argmax}} \; C(T)\\ \text{with} \quad C(T) &= - \int_{\Omega} \vert \nabla I_L(T(X)) \cdot \nabla I_R(X)\vert \mathrm dX \end{align*}

Cette mesure est basée sur les contours de chaque image, et elle prend en compte les contours des deux modalitites, ce qui la rend insensible aux valeurs aberrantes.
Grâce à un schéma d’optimisation à base de descente de gradient, il est possible d’évaluer rapidement la transformation optimale entre les deux modalités.

Résultats de recalage sur des données réelles

Related papers:
C. Sutour, J.-F. Aujol, C.-A. Deledalle et B.D. De-Senneville. Edge-based multi-modal registration and application for night vision devices. Journal of Mathematical Imaging and Vision, pages 1–20, 2015.