Exemple pratique de calcul
donnée d'entrée
Le logiciel acquiert des images de 9 x 9 pixels ; l'objet possède un motif en forme de croix.
L'image est une matrice de nombres entiers (ici, 100 = pixel blanc, 0 = pixel noir).
Déplacement
La surface de l'objet se déplace de 1 pixel vers le haut et 1 pixel vers la droite :
Imagette
Si l'on définit une « imagette » de 5 x 5 pixels dans l'image de référence, avant mouvement, comment retrouver son nouvel emplacement, après déplacement ?
Similitudes
Chercher les similitudes possibles en différents points voisins et les quantifier grâce à un estimateur : somme quadratique des différences de niveaux de gris des pixels.
C'est le critère SSD (Sum of Squared Differences).
imagette centrée sur (x;y) = (5;5), mesure à (u;v) = (-2;-2)
imagette centrée sur (x;y) = (5;5), mesure à (u;v) = (1;1) C(5,5,1,1) = 0
La similitude est meilleure que C(5,5,-2,-2) = 18000. En fait, la coïncidence est parfaite !
Complément
Dans la réalité, les images sont entachées de bruit et la fonction d'intercorrélation ne sera jamais rigoureusement égale à 0 (coïncidence totale) :
C(5,5,1,1) = 121
Autre exemple : la surface de l'objet s'est déplacée de 0,5 pixel vers la droite. Il est nécessaire d'interpoler entre les positions des pixels.
