Multi color space LBP-based feature selection for texture classification

par Vinh Truong Hoang

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Denis Hamad, Alice Porebski et de Nicolas Vandenbroucke.

Soutenue le 15-02-2018

à Littoral , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Laboratoire d'informatique, signal et image de la Côte d'Opale (Calais, Pas de Calais) (laboratoire) et de Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale / LISIC (laboratoire) .

Le président du jury était Olivier Alata.

Le jury était composé de Denis Hamad, Alice Porebski, Nicolas Vandenbroucke, Jean-Christophe Burie, Fadi Dornaika.

Les rapporteurs étaient Jean-Christophe Burie, Fadi Dornaika.


  • Résumé

    L'analyse de texture a été largement étudiée dans la littérature et une grande variété de descripteurs de texture ont été proposés. Parmi ceux-ci, les motifs binaires locaux (LBP) occupent une part importante dans la plupart des applications d'imagerie couleur ou de reconnaissance de formes et sont particulièrement exploités dans les problèmes d'analyse de texture. Généralement, les images couleurs acquises sont représentées dans l'espace colorimétrique RGB. Cependant, il existe de nombreux espaces couleur pour la classification des textures, chacun ayant des propriétés spécifiques qui impactent les performances. Afin d'éviter la difficulté de choisir un espace pertinent, la stratégie multi-espace couleur permet d'utiliser simultanémentles propriétés de plusieurs espaces. Toutefois, cette stratégie conduit à augmenter le nombre d'attributs, notamment lorsqu'ils sont extraits de LBP appliqués aux images couleur. Ce travail de recherche est donc axé sur la réduction de la dimension de l'espace d'attributs générés à partir de motifs binaires locaux par des méthodes de sélection d'attributs. Dans ce cadre, nous considérons l'histogramme des LBP pour la représentation des textures couleur et proposons des approches conjointes de sélection de bins et d'histogrammes multi-espace pour la classification supervisée de textures. Les nombreuses expériences menées sur des bases de référence de texture couleur, démontrent que les approches proposées peuvent améliorer les performances en classification comparées à l'état de l'art.

  • Titre traduit

    Sélection d'attributs multi-espace à partir de motifs binaires locaux pour la classification de textures couleur


  • Résumé

    Texture analysis has been extensively studied and a wide variety of description approaches have been proposed. Among them, Local Binary Pattern (LBP) takes an essential part of most of color image analysis and pattern recognition applications. Usually, devices acquire images and code them in the RBG color space. However, there are many color spaces for texture classification, each one having specific properties. In order to avoid the difficulty of choosing a relevant space, the multi color space strategy allows using the properties of several spaces simultaneously. However, this strategy leads to increase the number of features extracted from LBP applied to color images. This work is focused on the dimensionality reduction of LBP-based feature selection methods. In this framework, we consider the LBP histogram and bin selection approaches for supervised texture classification. Extensive experiments are conducted on several benchmark color texture databases. They demonstrate that the proposed approaches can improve the state-of-the-art results.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université du Littoral-Côte d'Opale (Dunkerque, Nord). SCD.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.