| Titre : | Reconnaissance d'Objets par la Génération d'Hypothèses de Modèles de Forme Appliquée à l'Extraction des Feuilles de Plantes dans des Scènes Naturelles | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | B. DEMEZZO, Auteur | | Année de publication : | 2004 | | Langues : | Français (fre) | | Tags : | RECONNAISSANCE DE FORMES ORGANIQUES HYPOTHESE DE PRESENCE D'OBJETS MODELE PARAMETRIQUE COURBES DE BEZIER SEGMENTATION VECTORISATION RECONNAISSANCE DE FORMES ORGANIQUE HYPOTHESE DE PRESENCE D'OBJETS MODELE PARAMETRIQUE COURBE DE BEZIER SEGMENTATION COULEUR VECTORISATION ORGANIC PATTERN RECOGNITION OBJECT-PRESENCE HYPOTHESIS PARAMETRIC MODEL BEZIER CURVE COLOR SEGMENTATION VECTORIZATION | | Index. décimale : | THE Thèses de doctorat | | Résumé : | Afin de réduire l'application de pesticides, de nouvelles stratégies de désherbage se basent sur la caractérisation de la distribution spatiale et de la population d'adventices. Dans ce but, l'identification des adventices dans le champ peut être réalisée par vision numérique. A cause de la complexité de la scène, une connaissance a priori de la forme recherchée peut fortement améliorer la segmentation de l'image. Nous proposons une approche basée sur une analyse globale des portions de contours issues de l'image. Comme la forte variabilité d'une scène naturelle induit beaucoup de difficultés dans son interprétation, notre analyse se base sur la modèlisation de la forme recherchée. Cette méthode permet la génération et le renforcement d'hypothèses concernant les feuilles présentes dans la scène. Les résultats obtenus nous autorisent l'extraction de feuilles complètes, se chevauchant et partiellement occultées. De plus, le processus que nous avons développé peut être étendu à la reconnaissance d'autres types d'objets.
New weeding strategies designed to reduce pesticide application rely on the spatial distribution and characterization of weed populations. For this purpose, identification of weeds in the eld can be achieved using machine vision. Due to scene complexity, a priori knowledge on the shape sought would greatly enhance the image segmentation process. Here, we propose an approach based on a primary analysis of the object boundary portion within the image. As the high variability of natural scene induce many difficulties, this analysis relies on shape modeling, and leads to the generation and the reinforcement of hypotheses about actual leaves in the scene. Valuable results are brought about, allowing us the extraction of full leaves, overlapped and partially occluded ones. In addition, the process we developed can be extended to the recognition of other objects. | | Directeur(s) de thèse : | QUINQUETON J. | | Président du jury : | JOUVENCEL B. | | Rapporteur(s) : | THONNAT M.;SEQUEIRA J. | | Examinateur(s) : | CHAPRON M.;GRENIER G. | | Invité(s) : | FIORIO C.;RABATEL G. | | Date de soutenance : | 30/11/2004 |
Reconnaissance d'Objets par la Génération d'Hypothèses de Modèles de Forme Appliquée à l'Extraction des Feuilles de Plantes dans des Scènes Naturelles [texte imprimé] / B. DEMEZZO, Auteur . - 2004. Langues : Français ( fre) | Tags : | RECONNAISSANCE DE FORMES ORGANIQUES HYPOTHESE DE PRESENCE D'OBJETS MODELE PARAMETRIQUE COURBES DE BEZIER SEGMENTATION VECTORISATION RECONNAISSANCE DE FORMES ORGANIQUE HYPOTHESE DE PRESENCE D'OBJETS MODELE PARAMETRIQUE COURBE DE BEZIER SEGMENTATION COULEUR VECTORISATION ORGANIC PATTERN RECOGNITION OBJECT-PRESENCE HYPOTHESIS PARAMETRIC MODEL BEZIER CURVE COLOR SEGMENTATION VECTORIZATION | | Index. décimale : | THE Thèses de doctorat | | Résumé : | Afin de réduire l'application de pesticides, de nouvelles stratégies de désherbage se basent sur la caractérisation de la distribution spatiale et de la population d'adventices. Dans ce but, l'identification des adventices dans le champ peut être réalisée par vision numérique. A cause de la complexité de la scène, une connaissance a priori de la forme recherchée peut fortement améliorer la segmentation de l'image. Nous proposons une approche basée sur une analyse globale des portions de contours issues de l'image. Comme la forte variabilité d'une scène naturelle induit beaucoup de difficultés dans son interprétation, notre analyse se base sur la modèlisation de la forme recherchée. Cette méthode permet la génération et le renforcement d'hypothèses concernant les feuilles présentes dans la scène. Les résultats obtenus nous autorisent l'extraction de feuilles complètes, se chevauchant et partiellement occultées. De plus, le processus que nous avons développé peut être étendu à la reconnaissance d'autres types d'objets.
New weeding strategies designed to reduce pesticide application rely on the spatial distribution and characterization of weed populations. For this purpose, identification of weeds in the eld can be achieved using machine vision. Due to scene complexity, a priori knowledge on the shape sought would greatly enhance the image segmentation process. Here, we propose an approach based on a primary analysis of the object boundary portion within the image. As the high variability of natural scene induce many difficulties, this analysis relies on shape modeling, and leads to the generation and the reinforcement of hypotheses about actual leaves in the scene. Valuable results are brought about, allowing us the extraction of full leaves, overlapped and partially occluded ones. In addition, the process we developed can be extended to the recognition of other objects. | | Directeur(s) de thèse : | QUINQUETON J. | | Président du jury : | JOUVENCEL B. | | Rapporteur(s) : | THONNAT M.;SEQUEIRA J. | | Examinateur(s) : | CHAPRON M.;GRENIER G. | | Invité(s) : | FIORIO C.;RABATEL G. | | Date de soutenance : | 30/11/2004 |
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