Évaluation du contenu d'une image couleur par mesure basée pixel et classification par la théorie des fonctions de croyance

par Nadjib Guettari

Thèse de doctorat en Traitemement du signal et des images

Sous la direction de Philippe Carré et de Anne-Sophie Capelle-Laizé.

Le président du jury était Olivier Colot.

Le jury était composé de Philippe Carré, Anne-Sophie Capelle-Laizé.

Les rapporteurs étaient William Puech, Christophe Charrier.


  • Résumé

    De nos jours, il est devenu de plus en plus simple pour qui que ce soit de prendre des photos avec des appareils photo numériques, de télécharger ces images sur l'ordinateur et d'utiliser différents logiciels de traitement d'image pour appliquer des modification sur ces images (compression, débruitage, transmission, etc.). Cependant, ces traitements entraînent des dégradations qui influent sur la qualité visuelle de l'image. De plus, avec la généralisation de l'internet et la croissance de la messagerie électronique, des logiciels sophistiqués de retouche d'images se sont démocratisés permettant de falsifier des images à des fins légitimes ou malveillantes pour des communications confidentielles ou secrètes. Dans ce contexte, la stéganographie constitue une méthode de choix pour dissimuler et transmettre de l'information.Dans ce manuscrit, nous avons abordé deux problèmes : l'évaluation de la qualité d'image et la détection d'une modification ou la présence d'informations cachées dans une image. L'objectif dans un premier temps est de développer une mesure sans référence permettant d'évaluer de manière automatique la qualité d'une image en corrélation avec l'appréciation visuelle humaine. Ensuite proposer un outil de stéganalyse permettant de détecter, avec la meilleure fiabilité possible, la présence d'informations cachées dans des images naturelles. Dans le cadre de cette thèse, l'enjeu est de prendre en compte l'imperfection des données manipulées provenant de différentes sources d'information avec différents degrés de précision. Dans ce contexte, afin de profiter entièrement de l'ensemble de ces informations, nous proposons d'utiliser la théorie des fonctions de croyance. Cette théorie permet de représenter les connaissances d'une manière relativement naturelle sous la forme d'une structure de croyances. Nous avons proposé une nouvelle mesure sans référence d'évaluation de la qualité d'image capable d'estimer la qualité des images dégradées avec de multiple types de distorsion. Cette approche appelée wms-EVreg2 est basée sur la fusion de différentes caractéristiques statistiques, extraites de l'image, en fonction de la fiabilité de chaque ensemble de caractéristiques estimée à travers la matrice de confusion. À partir des différentes expérimentations, nous avons constaté que wms-EVreg2 présente une bonne corrélation avec les scores de qualité subjectifs et fournit des performances de prédiction de qualité compétitives par rapport aux mesures avec référence.Pour le deuxième problème abordé, nous avons proposé un schéma de stéganalyse basé sur la théorie des fonctions de croyance construit sur des sous-espaces aléatoires des caractéristiques. La performance de la méthode proposée a été évaluée sur différents algorithmes de dissimulation dans le domaine de transformé JPEG ainsi que dans le domaine spatial. Ces tests expérimentaux ont montré l'efficacité de la méthode proposée dans certains cadres d'applications. Cependant, il reste de nombreuses configurations qui résident indétectables.

  • Titre traduit

    Evaluation of the content of a color image by pixel-based measure and classificationthrough the theory of belief functions


  • Résumé

    Nowadays it has become increasingly simpler for anyone to take pictures with digital cameras, to download these images to the computer and to use different image processing software to apply modifications on these images (Compression, denoising, transmission, etc.). However, these treatments lead to degradations which affect the visual quality of the image. In addition, with the widespread use of the Internet and the growth of electronic mail, sophisticated image-editing software has been democratised allowing to falsify images for legitimate or malicious purposes for confidential or secret communications. In this context, steganography is a method of choice for embedding and transmitting information.In this manuscript we discussed two issues : the image quality assessment and the detection of modification or the presence of hidden information in an image. The first objective is to develop a No-Reference measure allowing to automatically evaluate the quality of an image in correlation with the human visual appreciation. Then we propose a steganalysis scheme to detect, with the best possible reliability, the presence of information embedded in natural images. In this thesis, the challenge is to take into account the imperfection of the manipulated data coming from different sources of information with different degrees of precision. In this context, in order to take full advantage of all this information, we propose to use the theory of belief functions. This theory makes it possible to represent knowledge in a relatively natural way in the form of a belief structure.We proposed a No-reference image quality assessment measure, which is able to estimate the quality of the degraded images with multiple types of distortion. This approach, called wms-EVreg2, is based on the fusion of different statistical features, extracted from the image, depending on the reliability of each set of features estimated through the confusion matrix. From the various experiments, we found that wms-EVreg2 has a good correlation with subjective quality scores and provides competitive quality prediction performance compared to Full-reference image quality measures.For the second problem addressed, we proposed a steganalysis scheme based on the theory of belief functions constructed on random subspaces of the features. The performance of the proposed method was evaluated on different steganography algorithms in the JPEG transform domain as well as in the spatial domain. These experimental tests have shown the performance of the proposed method in some application frameworks. However, there are many configurations that reside undetectable.


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