Conclusion
Ce chapitre a présenté, l'implémentation
d'une part de la méthode de détection de mouvement par
soustraction de l'arrière-plan (SAP) par modélisation statistique
(visible 2D), et la méthode de détection par différence
d'image successive d'autre part. En particulier L'algorithme pour le
modèle SAP utilisé est une simplification de la technique de
base, notamment par rapport au calcul des seuils de détection. Aussi,
les deux modèles de détection d'objet en mouvement ont
été implémentés à travers notre
Environnement de Développement Intégré déjà
préparé et détaillé au chapitre 3.
L'implémentation des deux méthodes sélectionnées
procure de bons résultats. De plus, un grand nombre d'optimisations est
envisageable pour améliorer leur performance. Notons en particulier que
la méthode de différence donne des résultats satisfaisants
dans le cas d'un mouvement faible. Par contre en cas de mouvement rapide elle
ne donne pas de bon résultat contrairement à la méthode
soustraction de l'arrière-plan. Le désavantage majeur
relié à l'utilisation de la méthode deux méthodes
repose sur la sensibilité aux ombres des objets qui peuvent parfois
être générées par les objets en mouvement.
57
Conclusion Générale
Dans ce travail, on s'est intéressé à un
des problèmes majeurs d'analyse de mouvement dans une séquence
d'images; la détection d'objets en mouvement dans des scènes
simples. Après une revue de la littérature nous avons eu à
comparer des méthodes et justifier le choix de deux méthodes de
détection d'objet en mouvement à savoir le modèle de
détection par soustraction de l'arrière-plan et le modèle
de détection par différence d'images successives. Une
implémentation de ces deux méthodes, a été
effectuée sur des séquences vidéo diverses. Dans le cas
d'un mouvement lent, la méthode la plus efficace et la plus courante
dans la détection d'objets en mouvement est la méthode de
différence entre deux images successive. Dans le cas d'un mouvement
rapide c'est la méthode de soustraction de l'arrière-plan qui est
préconisé. Notons que pour plus d'efficacité les deux
méthodes précédentes pourraient être
utilisées conjointement avec les méthodes de segmentation d'image
dont nous n'avons pas fait cas dans le présent travail.
Rappelons que ce travail est la première phase d'un
projet de reconnaissance de mouvement suspect d'objet en mouvement dans une
image. Cette finalité nous ouvre les perspectives suivantes :
De chercher une méthode unique pour la détection
d'objets mobiles pour les deux types de mouvement (lent et rapide).
L'application des méthodes de détection sur les
séquences à fonds dynamiques (caméras mobiles).
Faire une étude de suivi de mouvement d'objet dans une
séquence vidéo ;
Faire une étude de reconnaissance d'objet après
l'avoir détecté et suivi.
Appliquer l'informatique pour l'appariement d'image qui est
une étape clé d'une grande partie des techniques de vision par
ordinateur et de photogrammétrie, que ce soit pour le recalage d'image,
l'estimation de poste , la reconnaissance de forme, l'indexation d'images ou la
reconnaissance tridimensionnelle, en imagerie terrestre, aérienne ou
satellitaire.
Électronique des détecteurs permet de
développer des logiques de gestion de l'éclairage en
détection de présence ou d'absence,
58
| 
