Contribution de l'approche pyramidale à la segmentation des images texturées

The contribution of the pyramidal approach to the segmentation of textured images

• Auteur / Autrice : Hubert Konik
• Direction : Bernard Laget
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1994
• Etablissement(s) : Saint-Etienne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Temps réel (informatique)

Traitement d'images

Résumé

En réponse au problème de la cotation visuelle assistée par ordinateur des différences d'aspect sur les surfaces textiles, nous nous sommes orientés vers les techniques de multirésolution. Notre contribution porte plus précisement sur leur utilisation dans le domaine de la segmentation via l'approche pyramidale. Après une description et une analyse critique de la structure classique et de ses trop grandes limites (notamment pour la description des objets allonges, des objets en grand nombre ou trop proches,), nous introduisons un nouveau concept : celui des pyramides localisées dans le support image ou pyramides locales. Elles permettent la mise en oeuvre du principe du focus d'attention, par une analyse individuelle et contextuelle des objets. En effet, chaque objet est décrit dans une pyramide centrée sur lui, caractérisant l'adaptativité de la méthode en fonction de la texture de l'image. L'introduction de la notion d'orientations pour la définition des racines de l'objet renforce sa localisation. La méthode est insensible aux translations et plus robuste vis-a-vis des rotations. Elle limite les problèmes intrinsèques de la structure classique du fait de sa trop grande rigidité. Les paramètres nécessaires à la construction des pyramides locales sont extraits de la classification de l'image en terme de micro ou de macro-texture. Celle-ci est obtenue en fonction de l'évolution de paramètres statistiques dans l'unique pyramide globale associée à l'image. Ils reposent sur des considérations perceptuelles de l'analyse de texture. Une étude de classification plus générale est illustrée sur d'autres types de surfaces texturées. En définitive, tous les outils que nous avons développés sont éprouvés sur une application précise, liée à notre domaine d'étude