Détection de contours et de structures

La sous-boîte à outils Edge & Feature Detection repère les endroits où une image change brusquement : limites de parcelles, routes, traits de côte, contours de toits, linéaments géologiques. Ce sont les briques de base de toute tentative d’extraire des formes plutôt que de classifier des surfaces.

Tous ces outils travaillent sur une seule bande : lancez-les sur un canal, sur une image de luminosité ou sur un indice, plutôt que sur une composition colorée.

Par où commencer

Canny Edge Detection

La méthode de référence, à utiliser quand vous voulez des contours nets, fins et continus plutôt qu’une carte de gradient.

Elle procède en cinq étapes : un flou gaussien pour supprimer le bruit, un gradient de Sobel, l’amincissement des crêtes du gradient à un pixel, un double seuil, et une étape d’hystérésis qui ne conserve les contours faibles que s’ils se raccordent à des contours forts. C’est cette dernière étape qui produit des contours continus plutôt qu’une ligne pointillée.

Deux seuils sont à régler. Le seuil haut décide de ce qui est assurément un contour, le seuil bas de ce qui peut en être un s’il se raccorde à un contour certain. Un point de départ courant : un seuil haut qui ne garde que les limites évidentes, et un seuil bas à environ un tiers de celui-ci.

Sobel Filter

L’opérateur de gradient de base. Il mesure le taux de variation dans les directions horizontale et verticale, et les combine en une amplitude de contour.

Le résultat est une image de gradient continue, pas une carte binaire des contours : claire là où l’image change vite, sombre là où elle est uniforme. Utile seule, comme une couche proche d’une texture, et comme entrée d’un seuillage.

Prewitt, Roberts Cross et Scharr sont des variantes de la même idée. Prewitt pondère son noyau différemment ; Roberts utilise un noyau minimal de deux pixels sur deux, très rapide mais sensible au bruit ; Scharr est plus précis pour les contours diagonaux.

Laplacian Filter et Laplacian Of Gaussians Filter

Là où les opérateurs de gradient mesurent la pente de l’intensité, le laplacien en mesure la courbure, ce qui répond aux contours dans toutes les directions à la fois plutôt que dans une direction choisie.

Le Laplacian simple est très sensible au bruit, d’où l’existence de Laplacian Of Gaussians : il floute d’abord, puis applique le laplacien. Son rayon de flou fixe la taille des éléments détectés : c’est donc aussi un moyen de trouver des taches d’une échelle donnée.

Corner Detection

Repère les motifs de coins dans un raster binaire, à l’aide de gabarits de transformation en tout ou rien. Utile après une segmentation ou un seuillage, pour identifier les sommets des constructions.

Tous les outils

Outil	Ce qu’il fait
Canny Edge Detection	Détection en plusieurs étapes, qui produit des contours fins et continus.
Sobel Filter	Amplitude du gradient à partir de noyaux de dérivée horizontale et verticale.
Prewitt Filter	Opérateur de gradient aux poids de noyau différents de ceux de Sobel.
Roberts Cross Filter	Opérateur de gradient diagonal minimal de deux pixels sur deux. Rapide, sensible au bruit.
Scharr Filter	Opérateur de gradient plus précis en rotation que Sobel.
Laplacian Filter	Dérivée seconde, qui répond aux contours dans toutes les directions.
Laplacian Of Gaussians Filter	Lissage gaussien suivi d’un laplacien, qui sélectionne une échelle d’éléments.
Corner Detection	Repère les motifs de coins dans un raster binaire.

Remarques

Lissez d’abord. Chacun de ces opérateurs amplifie le bruit. Sur une image bruitée, appliquez un filtre médian ou bilatéral de Filtres avant de détecter les contours.

Les contours ne sont pas des vecteurs. Le résultat est un raster qui marque où se trouvent les changements. Pour rendre exploitables des contours binaires fins, Line Thinning et Remove Spurs, également dans Filters, nettoient le squelette.

Les éléments linéaires ont leurs propres outils. Pour les routes, les haies et les structures tubulaires, Line Detection Filter et Frangi Filter, dans Filters, sont conçus pour les formes allongées et fonctionnent souvent mieux qu’un détecteur de contours généraliste.