Squelette Euclidien Discret Connecté (DECS) résistant au bruit pour l'appariement de formes basé graphes
Résumé
The skeleton is an essential shape descriptor providing a compact representation of a shape that can be used in real object recognition context. However, due to the discretization, the required properties to use it for graph matching - homotopy to the shape, consequently connectivity, thinness, robustness to noise - may become difficult to obtain simultaneously. In this paper, we propose a new skeletonization algorithm having all this properties, based on the Euclidean distance map. More precisely, the algorithm combines in a clever manner the centers of maximal balls included in the shape and the ridges of the distance map. A post-processing is then applied to thin and prune the resulting skeleton. We compare the proposed method to three fairly recent methods and show its good properties.
Le squelette est un descripteur de formes important qui fournit une représentation compacte de la forme étudiée pouvant être utilisée en reconnaissance d'objets réels. Néanmoins, du fait de la discrétisation, les propriétés requises pour construire un graphe (finesse, robustesse au bruit, homotopie, donc par conséquent connexité) peuvent être difficiles à obtenir simultanément. La squelettisation proposée, basée sur la carte de distance, a toutes ces propriétés. Plus précisément, l'algorithme extrait les centres des boules maximales de la forme ainsi que les crêtes de la carte de distance pour les combiner de manière intelligente. Un post-traitement est utilisé pour amincir et élaguer le squelette. Ces différentes étapes se font en temps linéaire. Le squelette ainsi obtenu a été comparé à d'autres squelettes de la littérature et nous avons mis en évidence ses « bonnes » propriétés pour l'appariement de graphes.