Traitement d'image à voisinages adaptatifs généraux

General adaptive neighborhood image processing.

• Auteur / Autrice : Johan Debayle
• Direction : Jean-Charles Pinoli
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image, Vision, Signal
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université Jean Monnet (Saint-Étienne1969-...)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Traitement d'images

Résumé

Cette thèse de doctorat porte sur le traitement multi-échelle et adaptatif (en espace et en intensité) des images à tons de gris. A partir d'une caractérisation ponctuelle, une image est représentée par un ensemble de voisinages multi-échelles, spatialement adaptatifs et cohérents avec la nature physique de l'image ou le système humain de perception visuelle : les voisinages adaptatifs généraux (VAG). De nombreux outils de traitement d'image à voisinages adaptatifs généraux (TIVAG) sont développés, tels que les opérateurs morphologiques à VAG ou les filtres de choquet à VAG, généralisant de nombreux opérateurs non linéaires. De plus, ces VAG permettent la définition de critères d'analyse adaptatifs d'images à tons de gris tels que l'orientation ou l'épaisseur. Dans le cadre de cette thèse, le TIVAG a été appliqué aux problèmes de restauration, de réhaussement et de segmentation d'image. Cette approche ouvre par ailleurs de nouvelles perspectives tant sur le plan théorique que pratique.

This thesis deals with multiscale and adaptive (both with spatial and intensity settings) processing of gray tone image. From a punctual characterization, an image is represented with a set of multiscale neighborhoods, called general adaptive neighborhoods (GAN), which are spatially adaptive and physically relevant since they depend on the physical nature of the image or on the human brightness perception system. Several tools of general adaptive neighborhood image processing (GANIP) are developed such as adative morphological operators or adaptive choquet filters, generalizing several nonlinear operators. Moreover, the GAN enable to introduce local adaptive descriptors for gray tone images, such as orientation or thickness. In this thesis, the ganip has been applied in the fields of image restoration, image enhancement and image segmentation. This approach large prospects from theoretical as well as practical aspects.