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Identité
Ali ALZAABI
État académique
Thèse soutenue le 2011-06-27
Sujet: CONTRIBUTION A L'EXTRACTION DE PRIMITIVES POUR LA MISE EN CORRESPONDANCE EFFICACE D'IMAGES
Direction de thèse:
Laboratoire:
Voisinage
Ellipse bleue: doctorant, ellipse jaune: docteur, rectangle vert: permanent, rectangle jaune: HDR. Trait vert: encadrant de thèse, trait bleu: directeur de thèse, pointillé: jury d'évaluation à mi-parcours ou jury de thèse.
Productions scientifiques
oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00600214
CONTRIBUTION A L'EXTRACTION DE PRIMITIVES POUR LA MISE EN CORRESPONDANCE EFFICACE D'IMAGES_Rapport2
La détection d'entité est une tâche naturellement réalisée par les êtres vivants et elle est inhérente à leur capacité et nécessité à appréhender l'environnement immédiat. Elle est exécutée dans des circonstances des plus variées; tel que la navigation, le déplacement par exemple à la recherche des sources d'alimentations, d'autres circonstances tel que la migration, l'identification de prédateurs ou des espèces amis. La plus part du temps ces processus " naturels " sont réalisés avec une efficacité remarquable. Le Matching d'image est un aspect fondamental de plusieurs problèmes d'étude en traitement d'image, incluant l'identification des objets ou de scènes, résolvant des structures en 3D provenant d'images multiples, ou dans le cas de stéréo Matching et suivi de mouvement.
research report 2011-06-14
oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00600195
Harris Extraction and SIFT Matching for Correlation of two Tablets
This article presents the developments of efficient algorithms for tablet copies comparison. Image recognition has specialized use in digital systems such as medical imaging, computer vision, defense, communication etc. Comparison between two images that look indistinguishable is a formidable task. Two images taken from different sources might look identical but due to different digitizing properties they are not. Whereas small variation in image information such as cropping, rotation, and slight photometric alteration are unsuitable for based matching techniques. In this paper we introduce different matching algorithms designed to facilitate, for art centers, identifying real painting images from fake ones. Different vision algorithms for local image features are implemented using MATLAB. In this framework a Table Comparison Computer Tool "TCCT" is designed to facilitate our research. The TCCT is a Graphical Unit Interface (GUI) tool used to identify images by its shapes and objects. Parameter of vision system is fully accessible to user through this graphical unit interface. And then for matching, it applies different description technique that can identify exact figures of objects.
WASET 2011invited conference talk 2011-04-26
oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00600204
TEMPLATE BASED MATCHING APPROACH FOR TABLE COMPARISON COMPUTER TOOL (TCCT)
Detection and recognition of templates from images, irrespective of their geometry, scale, and view, is a nowadays a big issue in signal processing domains. In this work we extract template class with Harris point and Scale Invariant Features Transform (SIFT) techniques which are the state of the art in this field. We applied template correlation matching for Harris template class and Euclidian distance matching for SIFT templates and compare their results. Our results show that SIFT is the efficient technique for matching criteria.
PRIP'2011invited conference talk 2011-05-18
oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00600191
TCCT: A GUI Table Comparison Computer Tool
The interface Table Comparison Computer Tool (TCCT) is a graphical user interface (GUI) table which has been constructed during the exploration phase in the frame work of using our own images to apply filtering, differentiating and optical flow techniques. TCCT is an educational tool using Matlab, to help students and researchers in study the image processing. This tool can process both grayscale and color images. It implements a number of low-pass filtering and differentiating techniques. Many traditional optical flow extraction techniques are available, in addition to some novel color-based methods
CISSE 2010invited conference talk 2010-12-03
oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00600221
CONTRIBUTION A L'EXTRACTION DE PRIMITIVES POUR LA MISE EN CORRESPONDANCE EFFICACE D'IMAGES_Rapport3
L'évolution des technologies liées au domaine du traitement d'image ouvre la voie à des applications mises en œuvre au moyen d'algorithmes complexes et offrant la possibilité d'une analyse en temps réel (vision par ordinateur). Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse regroupe des techniques d'identification et de comparaison de caractéristiques d'images analogues. Les images utilisées sont, d'une part, des copies authentifiées d'œuvres artistiques originales, considérées comme échantillons de référence, et des copies non authentifiées mais dont l'analogie avec les images de référence est patente. Vu le nombre élevé de techniques et de méthodes de comparaison, nous avons jugé bon de réaliser une interface graphique (GUI) de MATLAB, qui inclue toutes les techniques étudiées et testées à ce jour. Cette interface a pour fonction de : * Comparer une copie de tableau avec la copie de référence pour déceler les contrefaçons, * Aider les artistes peintres à améliorer la qualité de leurs reproductions, * Aider les développeurs à créer une base de données des œuvres sous forme numérique. Leur fournir une aide pour explorer les techniques existantes et mettre en œuvre des techniques nouvelles.
research report 2011-06-14
oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00600209
EXTRACTION DE PRIMITIVES POUR LA MISE EN CORRESPONDANCE EFFICACE D'IMAGES_Rapport1
Au préalable du processus de comparaison des deux images à tester, il est nécessaire de procéder à l'alignement des deux images et à une remise à la même dimension. Le processus de comparaison va porter sur des caractéristiques extraites des images et l'objectif est de fournir en sortie un résultat avec une marge d'erreur.
research report 2011-06-14
Soutenance
Thèse: CONTRIBUTION A L'EXTRACTION DE PRIMITIVES POUR LA MISE EN CORRESPONDANCE EFFICACE D'IMAGES
Soutenance: 2011-06-27
Rapporteurs: Edwige PISSALOUX    Kun-Mean HOU