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De la tradition à la modernité : comment la technologie d'enregistrement d'images change-t-elle notre monde visuel ?
La technologie d'enregistrement d'images constitue une avancée majeure dans le domaine du traitement d'images au cours des dernières décennies. Cette technologie permet de convertir différents ensembles de données dans le même système de coordonnées, nous offrant ainsi une analyse de données et une présentation visuelle plus précises. Il est largement utilisé dans l’imagerie médicale, l’identification de cibles militaires, l’analyse de données satellite et d’autres domaines. Une telle technologie favorise non seulement le progrès de la recherche scientifique, mais change également complètement la façon dont nous comprenons et utilisons les données d’imagerie.
L'enregistrement d'images consiste à intégrer des données à différents moments, sous différents angles ou à différentes profondeurs dans un système de coordonnées comparable.
L'enregistrement des images peut être classé selon différents algorithmes, comprenant principalement des méthodes basées sur l'intensité et des méthodes basées sur les caractéristiques. Les méthodes basées sur l'intensité utilisent des mesures de corrélation pour aligner les images en comparant les modèles de luminosité dans les images, tandis que les méthodes basées sur les caractéristiques déterminent les correspondances en trouvant des points, des lignes et des contours spéciaux dans les images. Les deux méthodes ont leurs propres avantages et inconvénients et favorisent également le développement d’algorithmes hybrides plus complexes.
Application du modèle de transformation
Les algorithmes d'enregistrement d'images peuvent également être classés en fonction du modèle de transformation utilisé. Les transformations linéaires incluent la rotation, la mise à l'échelle, la translation, etc. Ce sont des transformations globales qui ne peuvent souvent pas gérer les différences géométriques locales dans l'image. En revanche, les transformations non rigides peuvent effectivement se déformer localement afin que les images puissent être mieux alignées. Par exemple, des fonctions de base radiale et des modèles de continuum physique peuvent être utilisés pour ce type de transformation, ce qui rend le processus d'enregistrement plus précis et plus adaptable.
Une transformation non rigide peut déformer localement l'image cible pour l'aligner sur l'image de référence, ce qui constitue l'une des technologies clés du traitement d'image moderne.
Comparaison entre les méthodes spatio-temporelles et fréquentielles
Les méthodes d'enregistrement d'images peuvent également être divisées en méthodes du domaine spatio-temporel et en méthodes du domaine fréquentiel. Les méthodes du domaine spatio-temporel fonctionnent dans le domaine de l’image et s’appuient principalement sur les modèles de luminosité ou les caractéristiques de l’image. Cependant, la méthode du domaine fréquentiel recherche les paramètres de conversion entre les images dans le domaine de transformation. Les méthodes du domaine fréquentiel, telles que les méthodes de corrélation de phase, peuvent résister à des problèmes tels que le bruit et l'occlusion, et sont particulièrement adaptées au traitement des images médicales et des images satellite.
Enregistrement d'images monomodal et multimodal
Une autre classification importante est l'enregistrement d'images monomodal ou multimodal. Les méthodes monomodales enregistrent généralement les images obtenues par le même scanner ou capteur, tandis que les méthodes multimodales peuvent enregistrer des images provenant de différents scanners ou capteurs. Dans le domaine de l’imagerie médicale, cette méthode est souvent utilisée pour l’enregistrement de différents types d’images, telles que la tomodensitométrie cérébrale et l’IRM, afin de localiser plus précisément les emplacements des tumeurs.
De nombreux cas cliniques ont prouvé que l'enregistrement d'images multimodal peut améliorer considérablement la précision du diagnostic.
Méthodes automatisées ou manuelles
Une autre classification de la technologie d'enregistrement est basée sur son degré d'automatisation et peut être divisée en méthodes manuelles, interactives, semi-automatiques et automatiques. La méthode manuelle nécessite que l'utilisateur aligne manuellement les images, tandis que la méthode interactive automatise certains processus mais nécessite toujours des conseils de l'utilisateur. La méthode automatique ne nécessite aucune interaction de l’utilisateur et toutes les étapes sont terminées automatiquement.
Mesure de similarité d'image
Les mesures de similarité d'images sont très importantes en imagerie médicale. Ces mesures sont utilisées pour quantifier le degré de similarité entre deux images. Le choix de la méthode de mesure de similarité dépend généralement du type d'image. Les informations mutuelles et les informations mutuelles normalisées sont les méthodes de mesure de similarité les plus populaires dans l'enregistrement d'images multimodales, et elles peuvent améliorer efficacement la précision de l'enregistrement.
Incertitude de l'enregistrement des images
Malgré ces progrès, une certaine incertitude demeure dans le processus d'enregistrement des images. En particulier dans les applications de diagnostic médical et de télédétection, il est particulièrement important de bien comprendre cette incertitude, car elle affecte directement la fiabilité des résultats. Quantifier et gérer ces incertitudes reste un défi dans de nombreux cas.
Extension du champ d'application
La technologie d'enregistrement d'images a un large éventail d'applications, allant de la cartographie et de la vision par ordinateur à l'imagerie médicale et à la photographie astronomique. En astronomie, l’alignement et l’empilement d’images sont souvent utilisés pour améliorer le rapport signal/bruit des signaux faibles, et en médecine, ils sont utilisés pour suivre les modifications des tumeurs et détecter la progression de la maladie.
De l'alignement manuel traditionnel au traitement automatisé moderne, l'évolution de la technologie d'enregistrement d'images montre que la technologie progresse constamment, inspirant de nombreuses nouvelles possibilités. Nous ne pouvons nous empêcher de réfléchir aux nouveaux défis et développements qui méritent d’être attendus dans l’avenir de la science de l’imagerie.
