Contribution de la loi de Zipf à l'analyse d'images

Contribution of Zipf law to image analysis

• Auteur / Autrice : Yves Caron
• Direction : Nicole Vincent, Pascal Makris
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Tours

Mots clés

Mots clés contrôlés

Perception visuelle

Qualité

Compression d'images

Traitement d'images -- Techniques numériques

Mots clés libres

Lois puissance

Loi de Zipf

Détection d'objets

Région d'intérêt

Résumé

Notre travail concerne l'application à l'analyse d'images d'un modèle statistique issu de l'analyse linguistique : la loi de Zipf. Nous présentons d'abord les principaux modèles de loi puissance, les différentes interprétations de ces modèles ainsi que leurs principales applications. Nous montrons ensuite l'application de ces modèles aux images, leurs propriétés et les caractéristiques de l'image pouvant être mises en évidence. Ensuite nous présentons une application de la loi de Zipf pour l'évaluation de la qualité des images compressées. La dernière application présente l'utilisation des lois de Zipf et de Zipf inverse pour la détection d'objets et de zones d'intérêt dans les images. Les différents résultats obtenus montrent l'intérêt de ce modèle. Par toutes ces applications nous montrons que notre approche peut contribuer à la résolution de problèmes encore ouverts dans le domaine de l'analyse d'images.

Our work concerns the application to image analysis of a statistical model adapted from linguistic analysis known as Zipf law. First we present the main power law models, their different interpretations and their main applications. Then we present their application to images, their properties and the characteristics of images they can put into evidence. We also present an application of Zipf law for quality evaluation of compressed images. Another application is the use of Zipf law and inverse Zipf law for object and region of interest detection in images. The different results obtained show the interest of this model. By all these applications we show that our approach can contribute to the resolution of image analysis problems which are still open.