Reconnaissance invariante d'objets 3-D et correlation SONG (French text)

Cette thèse propose des solutions à deux problèmes de la reconnaissance automatique de formes: la reconnaissance invariante d'objets tridimensionnels à partir d'images d'intensité et la reconnaissance robuste à la présence de bruit disjoint. Un système utilisant le balayage angulaire des images et un classificateur par trajectoires d'espace des caractéristiques permet d'obtenir la reconnaissance invariante d'objets tridimensionnels. La reconnaissance robuste à la présence de bruit disjoint est réalisée au moyen de la corrélation SONG.; Nous avons réalisé la reconnaissance invariante aux translations, rotations et changements d'échelle d'objets tridimensionnels à partir d'images d'intensité segmentées. Nous utilisons le balayage angulaire et un classificateur à trajectoires d'espace des caractéris tiques. Afin d'obtenir l'invariance aux translations, le centre de balayage angulaire coïncide avec le centre géométrique de l'image. Le balayage angulaire produit un vecteur de caractéristiques invariant aux changements d'échelle de l'image et il transforme en translations du signal les rotations autour d'un axe parallèle à la ligne de visée. Le classificateur par trajectoires d'espace des caractéristiques représente une rotation autour d'un axe perpendiculaire à la ligne de visée par une courbe dans l'espace. La classification se fait par la mesure de la distance du vecteur de caractéristiques de l'image à reconnaître aux trajectoires stockées dans l'espace. Nos résultats numériques montrent un taux de classement atteignant 98% sur une banque d'images composée de 5 véhicules militaires.; La corrélation non-linéaire généralisée en tranches orthogonales (SONG) traite indépendamment les niveaux de gris présents dans une image. Elle somme les corrélations linéaires des images binaires ayant le même niveau de gris. Cette corrélation est équivalente à compter le nombre de pixels situés aux mêmes positions relatives et ayant les mêmes intensités sur deux images. Nous présentons une réalisation opto-électronique de la corrélation SONG. Cette réalisation utilise le corrélateur à transformées conjointes. Les résultats des expériences numériques et optiques montrent que le bruit disjoint ne nuit pas à la corrélation SONG.