Recherche Avancée

Thèse soutenue

Etude des transformations linéaires pour la représentation des images multicomposantes : application a la quantification et à la segmentation des images couleur

FR
Auteur / Autrice : Rémi Kessé Kouassi
Direction : Michel Paindavoine
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
Date : Soutenance en 2000
Etablissement(s) : Dijon

Résumé

FR

Cette thèse traite de l'utilisation des transformations linéaires pour la représentation, la quantification et la segmentation des images couleurs. La principale transformation linéaire de cette étude est fondée sur le développement de Karhunen-Loeve dont l'analyse et l'approximation nous ont permis de mettre en évidence des propriétés intéressantes pour l'analyse des images couleur. Une de ces propriétés est la formulation mathématique du critère de stationnarité colorimétrique. Le critère de stationnarité colorimétrique nous permet non seulement d'estimer la qualité de l'approximation de l'espace de Karhunen-Loeve par une représentation en cosinus discrète ou en sinus discrète mais aussi de construire un algorithme de quantification des images couleur. Cet algorithme de quantification prend en compte la distribution spatiale des couleurs dans le système de représentation. Il tient également compte de la fréquence d'occurrence des couleurs de l'image. Nous exposons également une méthode de segmentation au sens contours des images couleur. Nous proposons l'utilisation du gradient multi-spectral (GMS) lorsque les images sont représentées dans un espace corrélé comme le système RVB. Dans le cas contraire d'un système de représentation non corrélé, comme l'espace de Karhunen-Loeve et ses espaces approximés (DCT, DST), nous proposons une technique de fusion des contours marginaux obtenus à partir des deux premiers plans des espaces considérés.