pentropyquadtree

Synopsis

Description

L'opérateur pentropyquadtree permet de segmenter l'image en différentes régions selon l'entropie. Les régions obtenues sont rectangulaires.

Le principe de l'algorithme est le suivant:

• Si un bloc n'est pas homogéne (i.e. l'entropie est supérieure au seuil) alors on divise le bloc en 4 blocs égaux et on réapplique l'algorithme sur chacun des blocs.

L'entropie d'une région mesure la quantité d'information portée par cette région. Plus un pixel est rare, plus il est porteur d'information et plus l'entropie est grande.

On utilise ici la valeur de l'entropie calculée par:

entropie(R)= -SOMME(p[i]*log(p[i])) / log(2),
avec p[i] probabilité d'avoir la valeur i dans l'image,
soit le (nombre de pixel=i) / N
où N est le nombre de pixels de l'image.

Cet opérateur ne peut être appliqué sur des images de float cat il faut que les probabilités associées aux pixels de cette image soit à peu près significatives, c'est à dire que les valeurs ne soient pas toutes différentes.

En 3D, le résultat est un octree, c'est à dire une carte de régions composée de cubes.

Paramètres

• seuil est la valeur d'entropie maximum pour qu'une région soit acceptée comme uniforme. Une valeur de 0 correspond à rechercher des régions totalement homogènes en entropie. La valeur maximale peut être approximée par ln(N)/Ln(2), où N est le nombre de pixels de l'image.

Entrées

• im_in: une image de niveaux de gris.

Sorties

• rg_out: une carte de régions.

Résultat

Retourne le nombre de régions obtenues.

Exemples

Construit une partition de tangram.pan:

   pentropyquadtree 4 tangram.pan a.pan

Voir aussi

Prototype C++