Contour

C’est la frontière entre deux objets.
C’est une discontinuité de l’image, une variation brusque d’intensité.

Toute discontinuité n’est pas nécessairement située à la frontière d’un objet.

Principe de la détection de contour :
Étude de la dérivée de la luminosité dans l’image, recherche de valeurs élevées de dérivée.

Le gradient est la dérivée première de l’image, il permet donc de trouver les contours de l’image.
La norme du vecteur gradient mesure la force du contour.

Calcul du gradient

Il est possible de calculer le gradient avec une convolution.

Les deux masques de convolutions, un pour chaque axe, sont :

\[\begin{bmatrix}-1 & 0 & 1\end{bmatrix}\] \[\begin{bmatrix}-1 \\\ 0 \\\ 1\end{bmatrix}\]

Cependant, le bruit de l’image peux fausser ces contours. D’autres masques sont plus performant car ils limitent les effets du bruit.
Tourner les matrices de 90° pour avoir l’autre axe.

Opérateur de Prewitt (filtre moyenneur) :

\[\begin{bmatrix}-1 & 0 & 1 \\\ -1 & 0 & 1 \\\ -1 & 0 & 1\end{bmatrix}\]

Opérateur de Sobel (filtre gaussien) :

\[\begin{bmatrix}-1 & 0 & 1 \\\ -2 & 0 & 2 \\\ -1 & 0 & 1\end{bmatrix}\]

Images en couleurs

On peut représenter les couleurs de l’image sous forme de valeurs RGB (Red-Blue-Green) mais aussi sous forme HSV (Hue-Saturation-Value).

Il existe des formules pour passer d’une représentation à une autre.

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