Manuel-utilisateur/Gestion-des-images-sources.md

@@ -79,10 +79,10 @@ Parmi les images ainsi importées, certaines pourront être utilisées uniquemen
 
 La **stabilisation** vise à **réaligner toutes les images de la rafale sur la première**, ce qui permet  d’éliminer les effets d’un éventuel mouvement de la caméra.  
 
-<details><summary><b>:mag_right: Approfondissements :mag_right: </b></summary>
+<details><summary><b> :mag_right: Approfondissements :tools: </b></summary>
 <br>
  
-# Principe de la stabilisation
+# :mag: Principe de la stabilisation
 
 Les points remarquables de l'image -"bords" ou "coins"- sont des zones où les variations d'intensité (gradients) sont importantes, dans une ou plusieurs directions. La librairie SURF (Oyallon, 2015) est utilisée pour extraire les points d’intérêts. L'idée est de ne garder que les points où les variations d'intensité sont importantes sur les deux axes. On utilise alors la valeur du déterminant de la matrice Hessienne (dérivées secondes), défini comme :
 
@@ -102,7 +102,7 @@ Pour assurer que la stabilisation est réalisée sur les berges, l’utilisateur
 
 ![image110](uploads/dd51334bb23e1434f871ac6092a0dbd0/image110.jpeg){width="700px"}
 
-## Appariement des points
+## :mag: Appariement des points
 
 Il s’agit maintenant de faire correspondre les points de l’image 1 avec ceux de l’image 2. On utilise alors le descripteur SURF qui est en quelque sorte la « carte d’identité » de chaque point. Il contient plusieurs informations :
 
@@ -116,7 +116,7 @@ Le voisinage est défini en fonction de la taille du point et les gradients sont
 
 Il arrive que des mauvais appariements soient réalisés (ou faux matchs). Pour les écarter on utilise la méthode ORSA (Moisan 2004). Les faux matchs sont identifiés au moyen d’un processus stochastique associé à des contraintes de géométrie épipolaire (non détaillé ici).
 
-## Estimation de la transformation
+## :mag: Estimation de la transformation
 
 Nous disposons maintenant de jeux de points appariés ce qui signifie que nous connaissons la position de chaque point sur l'image 1 et l'image 2. Il s'agit maintenant de déterminer la matrice de transformation $H$ permettant de passer des positions $X$ à $X$.
 
@@ -150,6 +150,11 @@ h_{31} & h_{32} & h_{33}
 ![image112](uploads/ce4c895f4c311b0ec2630329b9c2039f/image112.png){width="700px"}
 
 Chaque point apparié est utilisé comme point de contrôle. Les valeurs des coefficients de la matrice d’homographie $H$ sont ensuite approchées grâce à eux. La méthode de DLT (Direct Linear Transform) est utilisée pour arranger l’équation ci-dessus et estimer $H$ grâce aux couples de points de contrôle. En effet il n'existe pas de solution unique au problème, on détermine donc la solution passant au mieux par l'ensemble des points de contrôle.
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+:clap: **Fin approfondissements** :nerd_face:    
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 </details>
 
 Le menu **_Images 🡪 Paramètres de stabilisation des images_** donne accès au module de stabilisation.