Algorithme Flou pour l’Association de Points d’Intérêts Entre les Images Chevauchés

Abstract

Les points clés d'une image font référence aux pixels intéressants avec des informations significatives pour les tâches de traitement d'image. La mise en correspondance de primitives est une étape nécessaire dans la plupart des applications de vision par ordinateur, et divers algorithmes ont été développés par les chercheurs à cette fin. La plupart des algorithmes proposés sont basés sur la comparaison et l'analyse des correspondances de points entre des images qui se chevauchent en utilisant certaines mesures. Trouver de bonnes correspondances des paires de points à partir de deux ensembles de points donnés est l'un des principaux problèmes de la correspondance des points caractéristiques. Par conséquent, dans ce travail; nous avons proposé d'utiliser la technique d‟association flou basée sur les descripteurs SURF et FREAK et nous avons testé nos approches sur différentes images. Les résultats obtenus ont été efficaces en termes de mesures de performance.

Key points in an image refer to the interesting pixels with meaningful information for image processing tasks. Feature matching is necessary step in most computer vision applications, and various algorithms have been developed by researchers for this purpose. Most of the proposed algorithm are based on comparing and analyzing point correspondences between overlapping images by using some measures. Finding good matches of the pairs of points from two given point sets is one of the main issue of feature point matching. Therefore, in this work ; we have proposed to utilize fuzzy matching technique based on SURF and FREAK descriptors and we have tested our approaches on different images. The obtained results were efficient in terms of performance measures.