Thèse soutenue

Critères de qualité d'images couleur avec référence réduite perceptuelle générique

FR
Auteur / Autrice : Mathieu Carnec
Direction : Dominique Barba
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique et informatique appliquée. Traitement d'images
Date : Soutenance en 2004
Etablissement(s) : Nantes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes)

Mots clés

FR

Résumé

FR  |  
EN

Les images numériques occupent une importance croissante dans les moyens d'information. Pour les images destinées à l'homme, il est nécessaire de disposer de méthodes capables d'évaluer la qualité des images afin d'adapter les traitements (compression, amélioration d'images) et de mesurer la qualité de service des transmissions. Pour être efficaces, ces méthodes (appelées "critères de qualité") doivent produire des notes de qualité se rapprochant le plus possible des notes de qualité données par des observateurs humains (durant des tests d'évaluation subjective de la qualité). Nous proposons des critères de qualité basés sur un modèle organisationnel et fonctionnel du système visuel humain. Ce modèle décrit les différentes étapes de la vision : de l' œil jusqu'au cortex visuel qui comprend les aires V1, V2, la voie ventrale et la voie dorsale. L'innovation de ces critère réside dans l'extraction, dans une image représentée dans un espace perceptuel, de traits caractéristiques comparables à ceux utilisés par le système visuel humain. Une mesure de similarité entre les traits caractéristiques d'une image originale et ceux d'une image dont la qualité est à évaluer permet de produire la note de qualité. Plusieurs mesures de similarité ont été testées, chacune utilisant différents traits caractéristiques et conduisant au développement d'un critère de qualité particulier. Ces traits caractéristiques constituent une référence réduite de l'image qui peut, dans un contexte de transmission, être transmise en même temps que l'image dégradée afin d'évaluer la qualité de l'image dégradée. Les résultats montrent, sur deux bases d'images notées (contenant des images et leurs notes subjectives de qualité), une corrélation importante entre certaines mesures de similarité testées et les notes subjectives. La taille de la référence réduite est paramétrable et une quantification de cette référence réduite permet de diminuer encore sa taille en gardant de bonnes performances. Notre travail a été intégré au sein de deux applications afin d'évaluer la qualité d'images et de compresser des images en choisissant la qualité des images après compression / décompression.