Bonsoir tout le monde  
 
Je suis nouvelle sur ce forum (c sympa c ptits smylies   )  
Bref, j'ai un projet a faire en C sur la compression d'image.
J'ai deja commencé a manipuler differents algos de compression... mais pour la detection de type je bug un peu bcp! et j'aimerais savoir si quelqu'un pouvait m'aider un peu la dessus.  
En fait, ce qui me bloque, c'est que, dans une image qui contient plusieurs types (photo, dessin, texte, etc.), je  dois identifier ces parties pour pouvoir ensuite les decouper. Mais, le truc, c'est que je ne sais pas comment caractériser ces parties pour pouvoir les decouper :s! selon quel critère peut on dire que cette partie est une photo ou que celle-ci est un dessin??!!  
 
Si je suis pas tres claire desolee mais faites le moi savoir et si quelqu'un aurai des ptits tuyeau ca serait sympa
 
voila merci   .

oh ! une fille ...

sois tu n'es pas clair et alors je n'ai pas compris, soit tu l'es est dans ce cas ton problème, la reconnaissance de formes,  qui est difficile fait l'objet de nombreuses recherches dans les laboratoires.  
 
Dans ce cas, cela m'étonnerait que ce soit à faire pour un projet scolaire ou même en entreprise.

sanna => C'est quoi pour toi une image ? Juste un .jpg ou un .bmp ?

ca se trouve elle parle de fichier .pdf ou du type MIME...

Bonsoir,
 
Merci a tous d'avoir lus et repondu! c'est gentil, je croyais pas qu'on me repondrait aussi vite
 
En fait, je voudrais que mon programme puisse analyser une image et qu'il puisse me dire qu'ici il y'a une photo, ici il y aurait un dessin et la un texte. Je veux un programme qui puisse me dire qu'a une position preceise se trouve ceci ou cela. Et ensuite pouvoir compresser chaque type avec une compression appropriée.  
Je pense qu'a la base l'image doit etre en format non compressé (en bmp pas de jpeg).
 
ps : il est trop marrant KangOl
 
Si vous avez des idées ou des avis mm quelconque ca serait sympa merci.

 
non plus sérieusement, ca me fait penser a du ocr : on détècte le texte et tout le reste est considéré comme image...
 
au fait, comment tu différencie une photo d'un dessin ??

En fréquences (DCT ou FFT), et en variance/écart-type.
Dans le premier cas, tu ne te choppes que des hautes fréquences, et peu de basses fréquences.  
 
Dans le 2ème cas, tu te choppes beaucoup de "bruit", c'est à dire que les écarts sont très élevés par rapport à la moyenne. Tu peux même utiliser une bête DOG (Difference of Gaussian) pour détecter ça.
 
Après, il n'y a qu'à faire une analyse par bloc de 8x8 par exemple (parce qu'il y a plein d'algos de DCT dispos pour cette résolution), puis à rafiner là où c'est nécessaire....

pas grand chose à ajouter à ce qu'a dit Lam's
Pour détecter les textes, tu peux te baser sur le nombre de couleurs utilisées par petite région (et si le texte est antialiasé, travailler sur la chrominance)  
tu peux également te baser sur le fait que les zones de texte comportent en général des espaces entre les lignes, facilement repérable.
Et pour finir pourquoi ne pas utiliser un petit réseau de neurone (si tu es pas pressée) et l'éduquer à détecter certaines zones?

moi, pour la détection de visages, j'utilise les reseaux de neurones..
 
mais je n'ai pas réinventé la roue, j'ai utilisé opencv de intel (perso je l'utilise sous .NET), c'est gratuit et meme open source..    
 
http://www.intel.com/research/mrl/research/opencv/
 
le package telechargeable inclus pas mal de reseaux déjà entrainés.. (hum.. il y a visage de face, visage de profil, corps humain debout face / profil.. etc..)
mais rien ne t'empeches d'entrainer tes propres reseaux de neurones pour qu'ils puissent trouver, dans la photo, la forme que tu souhaites..  
 
voili voilou..  

Rebonsoir
 
C'est très interessant ce que vous dites ca m'aide bcp... franchement merci!  
 
Est ce que quelqu'un aurait des exemples de programmes sur la detection ou sur tout ce qui touche l'image??  
 
J'ai une question aussi, pour la detection est ce que le format de l'image est important??
 
Si j'ai le temps, j'utiliserai surement les reseaux de neurones... (mais bon si j'arrive a avancer sur mon projet).
 
ps : ca veut dire quoi "antialiasé" (je sais que ca vient de "aliasing" mais j'ai oublié ce que ca voulait dire)

<remarque hs="hs">C'est marrant, toutes les meufs qui passent par Prog, écrivent leur topic dans une couleur différente </remarque>

tiens, mes couleurs perso overwrite les couleur du post...

au fait non !
la couleur qu'elle utilise est proche de celle de mes couleur perso alors j'ai pas vu la différence

lol, j'ai mm pas fait attention mais bonne ID FlorentG

Bonjour,
 
Toujours pas de reponse
 

 
Si le texte est noir et blanc et s'il est sur une seule ligne c'est pas bon... (mais merci quand meme ) au fait, ca veut dire quoi "antialiasé"?  
 
D'autres idées pour detecter le texte??
 

L'analyse de document "mixte" n'est pas une mince affaire
aujourd'hui on maîtrise le traitement de document typographié (OCR), on bidouille un peu sur du dessin (vectorisation), mais pour le manuscrit et le mixte on rame encore pas mal.
Tu peux faire projection des pixels sur les côtés du document pour faire une analyse des profils; ainsi, si c'est écrit "droit" ça te donnera une idée sur la présence de texte et son organisation.
Tu peux aussi, comme on t'en a parlé, faire une analyse en fréquences (Fourier). Tu ne conserve que les basses fréquences dans un premier temps, tu fais un découpage en région et tu peux raffiner en augmentant ta fréquence d'échantillonage et en construisant un arbre de relation entre les régions que tu créeras ainsi au fur et à mesure.
Je peux même te conseiller, pour ce genre d'approche, d'utiliser les ondelettes ainsi tu auras directement l'approche multi-résolution, l'information temporelle et l'information fréquentielle.
Tu peux d'autre part tenter 2, 3 trucs avec les transformées de Hough voir si tu peux retrouver des choses "connues" (genre un cadre).
Pour terminer, sur les formes que tu vas extraire de ton document (segmentation), tu utilises les techniques classiques de descriptions de formes (moments géométriques, description grammaticale etc.). J'ai un topic à ce propos qui traine sur le forum.
La prise de décision tu la fait avec une analyse statistique, un classifieur, un réseau de neurones etc. Ce domaine propose un grand choix de méthodes, difficile d'être exhaustif.
Pour ma part je te conseillerai d'utiliser une carte de Kohonen, voir si tu peux faire des regroupement par similarités.
Voilà... bon courage

... et en attendant, elle ne sait toujours pas ce que signifie 'antialiasé', donc les transformées de Hough et les ondelettes, ça sera peut-être pour un autre jour, non ?

Je suis désolé mais mon approche est de donner le nom des outils à utiliser en ce qui concerne son problème principal, c'est à dire le traitement et l'analyse de document mixte. Ensuite, pour ce qui est de l'algo de compression, de l'aliasing et de ce genre de choses, ça porte sur un aspect purement technique. Et à mon avis, la pure technique est la dernière chose à aborder. On commence par réflechir "haut niveau", c'est à dire: "Qu'est-ce que je veux faire?". Et petit à petit, on raffine sur le "Comment vais-je le faire?". J'ajouterai en dernier lieu qu'il ce qu'il faut en définitions sur le net à partir des mots clés "aliasing", "aliasé" etc. Les moteurs de recherche et les bouquins vont lui être plus utiles que nous.

(en tout cas j'en connais une qui va pas s'ennuyer...)

Ce que je voulais dire par là, c'est qu'avant de s'exciter sur la vision par ordinateur, il lui faudra sans doute les bases: quelle est la différence profonde entre un JPEG et un GIF, que signifie anti-aliasing,  comment tripatouiller une image, etc.  
Et je ne pense justement pas que ce soit le but du forum de couvrir ça (ou alors très légèrement). Donc tes messages sont nickels (et intéressants), mais ils risquement malheureusement de lui être peu utiles, vu que je connais peu de gens qui sachent faire de la "compression d'images" un peu poussée sans savoir ce qu'est l'antialiasing ou comment afficher une image à l'écran...
 
Y a qu'à voir le flou de ses messages:

Je n'aurais qu'une question qui s'adresse directement à la redactrice de ce topic: c'est pour quel type de projet?
Parceque si c'est pour une thèse et que c'est juste le début, je pense qu'en 3 ans il y a moyen de faire quelque chose, mais si c'est un projet de 4h/semaine sur 3 mois, là il ne faut pas rêver.

ok, merci!  
je vais essayer de me debrouiller avec ce que j'ai pu comprendre... Mon but etant de faire une premiere approche sur le sujet... je vois qu'il y'a bcp de choses a etudier... mais bon qui ne tente rien n'a rien et faut vraiment que je réussisse! je sais que j'ai l'air un peu bcp perdu... et c'est pour ca que j'ai besoin qu'on m'oriente... mais ne me decouragez pas svp!

http://www.icdar2005.org/
C'est LA conférence du moment sur l'analyse de document. Je te conseille de regarder les noms des organisateurs et co., et de chercher un peu ce qu'ils ont pu faire comme publis. Il y a aussi la revue "Pattern recognition" qui contient pas mal de papiers sympas à ce sujet.

Merci moktar1er j'vais voir ca!
 
J'ai enfin compris ce que voulait dire antialiasing  
Anti-aliasing :  
Technique qui lisse les surfaces de différentes couleurs en mélangeant les bords et les surfaces de différentes couleurs, c'est-à-dire, en mélangeant les pixels qui se touchent pour que le rendu soit meilleur (il peut toutefois y avoir un petit effet de flou). Ceci évite ou atténue les "effets d'escalier" sur le contour de certaines surfaces.

oui enfin je te conseillerais quand même de faire un peu de traitement du signal et de ne pas te contenter de ta petite définition  
Sans rire, je vois pas comment on peut se lancer dans ton projet sans unminimum de connaissances sur fourier, et cie..
Bon courage

 
A mon avis on peut s'en passer, enfin je l'espere.  
http://www.inria.fr/rrrt/rr-4081.html
 
 
sanna => Question indiscrete: tu est en quelle année ?

on peut sûrement s'en passer je ne répond plus de rien

flute, le serveur ftp est out...

ça faisait longtemps
 
J'y vois un ptit peu plus clair. Je prends des cours de traitement du signal en ce moment (mais bon j'en suis a mon premier cours)... Bref, j'ai appliqué une DCT a mon image (par bloc de 8*8 comme pour la compression JPEG) ce qui me donne une matrice contenant des frequences differentes... et donc comme j'ai pu le constater, pour un dessin ou un texte on aura plus de basses frequences (et moins de hautes frequences) cad une matrice genre :

 
 
et pour une photo on aura plus de choses comme ca :

 
Jusqu'ici ca va! mais pour une image qui contient un dessin et une photo, je vois pas trop comment séparer les 2 types et comment coder tout ça :s!!  
 
J'ai besoin de votre aide please  

Faut de la magie ...
 
Je dis ca comme ca :
 
 Peut on appliquer des outils statistiques pour comparer cet echantillon avec des echantillons d'une base de données qui contiendrait quelques variantes distinctes d'objets ?
 
Avec les valeurs propres as t'on des differences de proportionalité exploitables ?
 
Comment savoir si il y a plus de basses ou de hautes frequences ?  
 - On compte le nombre de "0" presents et si il y en a beacoup (definir un seuil ?) ...
 - Appliquer des filtres ?  
 
Bon j'arrete

Il faut surtout retrouver, "en gros" dans un premier temps, les différentes zones. On peut imaginer une espèce de segmentation hyper grossière (pour ça il existe des tas de méthodes). Une fois la segmentation faite, on peut prendre les pixels de chaque région (ou du moins, les pixels des plus grands rectangles inscrits dans la région) et y aller à grands coup de DCT, de DFT etc. et regarder ce que ça donne. Mais personnellement, je reste attiré par une approche ondelettes

Oui, je vais essayer d'appliquer une segmentation par région pour isoler
les zones les unes des autres. Je me bases que sur les frequences pour  
determiner les caracteristiques pour la segmentation?
 
 

 
euuu pourquoi une DCT après une segmentation? j'ai pas compris!  
 
En espèrant que vous me trouviez pas trop chiante   mais franchement
j'ai du mal toute seule...

 
Sincèrement ça ne m'étonne pas trop que tu aies du mal, c'est loin d'être un sujet simple...
Alors, pour la segmentation, tu n'es pas obligée de passer dans le domaine fréquentiel. Il y a tout un tas d'autres méthodes, en regroupant les pixels voisins et similaires par exemple, ce genre de choses (relaxation etc.). Je pense qu'il te faut réaliser une étude exploratoire juste pour ça (faire une review des méthodes les plus utilisées dans ce domaine, les tester et garder celle qui semble le mieux adaptée).

hello tous ,
 
Sanna, peut tu poster une image type que tu as a analyser, afin de nous donner une idee des traitements qu'on pourrait appliquer dessus.