Transformée de Radon discrète généralisée multidirectionnelle, formalisme théorique et aplications en reconnaissance de formes

The Generalized Radon transform is an extension of the Radon transform which generalizes its projection curves. This paper presents new theoretical formalism to the generalized discrete radon transform. The approaches proposed in this paper have different properties. We mainly cite: the model aspect where each point in Radon space corresponds to a model in spatial space. It is the result of the sum of the pixels belonging to the model, the multi-projection which means that the Radon transform domain will be constructed as the curves are rotated according to the same principle used in the classical Radon transform and exact inversion which means the exact reconstruction of the original image from Radon space so that the reconstructed image is equal in all pixels to the original image. The first proposed approach, called the Generalized Discrete Radon transform is based on an algebraic formalism defined by a matrix multiplication between the projection matrices and the image. This transform allows multidirectional projection since the projection matrices are defined to select curves following different directions. This transform has the advantage of not posing any constraints on the nature of the projected curves while allowing an exact inversion. We applied the new transformed in the field of pattern recognition, specifically in recognition of rectangular buildings in satellite images of high resolution. Assuming that a curve is transformed into an intensive point in the Radon space, our adopted recognition method is based on the study of Radon space in order to extract the peaks. These point out the needed information to identify the pattern, i.e., its parameters, its location and orientation. A second approach called polynomial discrete Radon transform was also proposed. This transform projects a discrete image following polynomial curves of different degrees and directions. This approach, based on arithmetic properties, is exactly reversible and multi-directional. We applied this approach to fingerprint recognition. The results show the precision of the method on detecting the position and direction of polynomial curves but also interesting properties such as invariance transformations such as rotation, translation and noiseLa transformée de Radon généralisée est une extension de la transformée de Radon qui généralise ses courbes de projection. Ce mémoire présente de nouveaux formalismes théoriques à la transformée de Radon Généralisée discrète. Les approches proposées dans ce mémoire ont différentes propriétés. Nous citons principalement : l'aspect modèle où chaque point dans l'espace de Radon correspond à un modèle dans l'espace spatial. Il est le résultat de la somme des pixels appartenant au modèle, la projection multidirectionnelle dans le sens que le domaine transformé de Radon se constituera au fur et à mesure que les courbes effectuent une rotation, selon le même principe utilisé dans la transformée de Radon classique et l'inversion exacte qui signifie la reconstruction exacte de l'image initiale à partir de l'espace de Radon de telle sorte que l'image reconstruite à partir de l'espace de Radon est égale en tout point à l'image initiale. La première approche proposée, appelée la transformée de Radon Généralisée Discrète multidirectionnelle est basée sur un formalisme algébrique défini par une multiplication matricielle entre des matrices de projection et l'image. Cette transformée permet une projection multidirectionnelle vu que les matrices de projection sont définies pour sélectionner des courbes épousant différentes directions. Cette transformée a l'avantage de ne poser aucune contrainte sur la nature des courbes projetées tout en permettant une inversion exacte. Nous avons appliqué la nouvelle transformée dans le domaine de la reconnaissance de formes, plus précisément dans la reconnaissance des bâtiments de forme rectangulaire dans des images satellitaire de haute résolution. En partant du principe qu'une courbe est transformée en un point de forte intensité dans l'espace de Radon, notre méthode de reconnaissance adoptée est basée sur l'étude de l'espace de Radon dans le but d'en extraire les pics. Ces derniers portent les informations cherchées sur la forme à identifier, à savoir ses paramètres, sa localisation et son orientation. Une deuxième approche appelée transformée de radon discrète polynomiale a été également proposée. Cette transformée projette une image discrète suivant des courbes polynômiales de différents degrés et orientations. Cette approche, fondée sur des propriétés arithmétiques, est également exactement inversible et multi directionnelle. Nous avons appliqué cette approche dans la reconnaissance des empreintes digitales. Les résultats montrent la précision de la méthode pour la détection de la position et de la direction des courbes polynomiales. Des propriétés intéressantes comme l'invariance aux transformations comme la rotation, la translation et le bruit caractérisent cette approch