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Concept
Filtre de Canny
Résumé
Le filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités :
bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours,
bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels,
clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs
vignette|Image obtenue après application d'un flou gaussien 5x5.
La première étape est de réduire le bruit de l'image originale avant d'en détecter les contours. Ceci permet d'éliminer les pixels isolés qui pourraient induire de fortes réponses lors du calcul du gradient, conduisant ainsi à de faux positifs.
Un gaussien 2D est utilisé (voir l'article ), dont voici l'opérateur de convolution :
et un exemple de masque 5 × 5 discret avec σ = 1,4 :
Usuellement, un filtre est de taille plus réduite que l'image filtrée. Plus le masque est grand, moins le détecteur est sensible au bruit et plus l'erreur de localisation grandit.
Après le filtrage, l'étape suivante est d'appliquer un gradient qui renvoie l'intensité des contours. L'opérateur utilisé permet de calculer le gradient suivant les directions X et Y, il est composé de deux masques de convolution, un de dimension 3 × 1 et l'autre 1 × 3 :
La valeur du gradient en un point est approchée par la formule :
et la valeur exacte est :
Les orientations des contours sont déterminées par la formule :
Nous obtenons finalement une carte des gradients d'intensité en chaque point de l'image accompagnée des directions des contours.
La carte des gradients obtenue précédemment fournit une intensité en chaque point de l'image. Une forte intensité indique une forte probabilité de présence d'un contour. Toutefois, cette intensité ne suffit pas à décider si un point correspond à un contour ou non. Seuls les points correspondant à des maxima locaux sont considérés comme correspondant à des contours, et sont conservés pour la prochaine étape de la détection.
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