Dissertations / Theses: 'Segmentation d'image en couleur'

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Trémeau, Alain. "Contribution des modèles de la perception visuelle à l'analyse d'image couleur." Saint-Etienne, 1993. http://www.theses.fr/1993STET4021.

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Abstract:

Cette thèse propose une nouvelle approche de l'analyse d'image couleur, en considérant d'une part certaines caractéristiques liées à la perception visuelle, d'autre part certaines données liées à la répartition spatiocolorimétrique de l'information couleur. Pour caractériser une scène, nous avons retenu plusieurs critères liés à l'analyse visuelle (sensibilité de la perception, focus d'attention, distance de vision, perception des contrastes. . . ), et développé plusieurs traitements spécifiques (quantification, segmentation, évaluation des différences d'aspect entre deux images. . . ), couplant ainsi dans un même processus une analyse descriptive et une analyse quantitative des scènes étudiées (en termes de formes, contrastes, textures, dispersions, discriminations, degré d'homogénéité. . . ). En parallèle, nous avons souligné les nombreux apports que pouvait apporter l'information couleur à l'analyse d'image, ainsi que les différents problèmes liés à cette information (aspect tridimensionnel de la couleur, non-uniformité de la sensibilité visuelle, caractérisation de l'information pertinente. . . ). Par rapport au problème de la non-uniformité perceptuelle, nous avons proposé une transformation d'uniformisation qui conduit à l'élaboration d'une métrique couleur. Pour chacun des aspects abordés, nous avons fait le point sur l'ensemble des connaissances et des recherches qui s'y rattachent. Nous avons également développé plusieurs algorithmes conçus comme des utilitaires pour l'ensemble des processus de traitement et d'analyse d'image couleur. A cet égard nous avons proposé quelques solutions afin de diminuer les temps de traitement (échantillonnage du plan image, définition d'une enveloppe circonscrite, étude parallèle des formes disjonctives. . . )

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Angulo, López Jesús. "Morphologie mathématique et indexation d'image couleur : application à la microscopie en biomédecine." Paris, ENMP, 2003. https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-00007524.

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Lozano, Vincent. "Contribution de l'analyse d'image couleur au traitement des images textile." Saint-Etienne, 1998. http://www.theses.fr/1998STET4003.

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Abstract:

Le chapitre 1 introduit les antagonismes théoriques qui séparent les approches vision humaine et vision artificielle, approches dont on recense généralement les complémentarités et les apports réciproques. Le chapitre 2 présente de manière originale et via de nombreuses illustrations, le cheminement théorique et expérimental qui conduit à définir et à modéliser la sensation de couleur. L'objectif de ce chapitre est d'aborder la colorimétrie tant d'un point de vue numérique que technologique. Le chapitre 3 est une étude théorique et expérimentale autour des algorithmes de quantification couleur, montrant quelles sont les limitations de l'approche purement statistique fondée sur l'étude du nuage couleur d'une image. Le chapitre 4 présente la structure pyramidale gaussienne, et sa construction sur machine parallèle ; une structure pyramidale appelée pyramide fractionnaire est introduite, présentant la particularité d'augmenter le nombre de niveaux de la pyramide gaussienne, généralisant les travaux de Burt (1981), à un cadre d'étude théorique plus large, et étendu à la couleur. Le chapitre 5 est consacré à la segmentation à partir d'étude d'un outil d'analyse et de structuration des données baptisé graphe d'adjacence pyramidal, basé sur le principe de la multirésolution, et se fondant sur une analyse « haut-niveau » d'une présegmentation d'image. Il exploite sous forme de graphes d'adjacence, toutes les relations de voisinage sous-jacentes à une image de motifs. Le chapitre 6 présente, en guise de bilan et de perspectives, une réflexion sur les différents axes possibles pour aborder le problème de la segmentation d'image, notamment sur le rôle de l'expérimentation, de l'interactivité, et de la visualisation des données en traitement d'image couleur

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Ultre, Vincent. "Contribution à la segmentation d'images de mosaïque en couleur." Lille 1, 1996. http://www.theses.fr/1996LIL10004.

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Abstract:

Dans ce mémoire, nous abordons un problème de traitement d'images pour lequel l'utilisation de l'information couleur est indispensable. Il s'agit d'un problème de restauration de mosaïques, monuments anciens de l'art hispano-mauresque qui ont fleuri aux XIVème et XVème siècles à Fès, au Maroc. Pour cela, il faut archiver et analyser des images de ces décors muraux afin de les reproduire pour la restauration. L'objectif de cette thèse est d'aborder la première phase de ce projet ambitieux, à savoir de numériser des photographies couleur de mosaïques prises par des archéologues afin d'y reconnaitre les différentes pièces constitutives des motifs. Il s'agit donc d'un problème de segmentation d'images couleur, puisque les pièces sont découpées dans des carreaux colores. La grande difficulté de ce projet réside dans le fait qu'il est difficile de contrôler les conditions de prise de vues de photographies couleur de mosaïques. Ce type de prise de vues ne permet donc pas d'établir une correspondance exacte entre les images numérisées et les mosaïques, tant au niveau géométrique, qu'au niveau colorimétrique. Dans un premier temps, nous exposons la chaine d'acquisition des images mises à notre disposition, à savoir les différentes phases séparant la prise de vue photographique de l'image numérisée de mosaïque. Puis, nous présentons les méthodes existantes de segmentation des images en couleur. Apres une étude d'identification des problèmes de classification des pixels en fonction de leur couleur, nous proposons une méthode originale de segmentation d'images de mosaïque décomposée en trois étapes. La première consiste à déterminer les contours par des techniques de relaxation. Puis, la deuxième étape permet de classer les pixels en dissociant les pixels colores des pixels achromes. Enfin, dans la troisième étape, nous reconstruisons une image segmentée après une analyse de connexité.

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Macaire, Ludovic. "Exploitation de la couleur pour la segmentation et l'analyse d'images." Habilitation à diriger des recherches, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00386862.

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Abstract:

Notre contribution s'inscrit dans le traitement automatique des images numériques couleur, dont l'objectif est de parvenir à interpréter le contenu d'une image analysée. La chaîne de traitements d'une image couleur se décompose en plusieurs étapes successives qui partent de l'analyse de la couleur de chaque pixel pour obtenir une interprétation du contenu de l'image. Dans ce mémoire, nous nous arrêtons à cette étape d'analyse qui précède l'étape d'interprétation sémantique du contenu de l'image grâce à la manipulation d'informations symboliques.

Une fois l'image couleur acquise par la caméra, se pose la question du choix de l'espace de représentation de la couleur qui est le mieux adapté aux traitements à effectuer sur l'image. Dans la première partie, nous décrivons la détermination d'espaces couleur hybrides adaptés à des problèmes spécifiques de segmentation. L'approche proposée analyse les distributions des points-couleur dans différents espaces de représentation de la couleur afin de constituer un espace hybride adapté aux classes de pixels à distinguer. Cette démarche est fondée sur l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels pour la construction des classes de pixels.

Il n'existe pas toujours une correspondance bijective entre chaque nuage de points-couleur représentant les pixels dans un espace couleur et chaque région de l'image. Par conséquent, l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels ne permet pas toujours de reconstruire les classes de pixels qui correspondent aux régions. Lors de la deuxième partie, nous détaillons une méthode de segmentation par classification de pixels qui tente de répondre à ce problème en analysant au même titre les propriétés colorimétriques des pixels et leur répartition spatiale dans l'image.

Une fois que les régions sont reconstruites, elles peuvent être analysées afin notamment de reconnaître les objets qu'elles représentent. La troisième partie est dédiée à la reconnaissance d'objets éclairés avec différents illuminants. Nous y présentons un modèle original qui décrit les variations des couleurs des pixels provoquées par des changements d'illuminant. Ce modèle est utilisé afin de définir la fonction qui pour chaque comparaison entre l'image requête et une image candidate, transforme le couple constitué par les histogrammes couleur en un couple d'histogrammes couleur spécifiques. Ces histogrammes spécifiques sont calculés de telle sorte que leur intersection indique si les deux objets contenus dans les deux images sont semblables ou non, et ce quelque soient les sources d'éclairage utilisées lors des acquisitions des images

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Macaire, Ludovic Postaire Jack-Gérard. "Exploitation de la couleur pour la segmentation et l'analyse d'images." Villeneuve d'Ascq : Université des sciences et technologies de Lille, 2007. https://iris.univ-lille1.fr/dspace/handle/1908/195.

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Abstract:

Reproduction de : Habilitation à diriger des recherches : Sciences physiques : Lille 1 : 2004.
Synthèse des travaux. Le recueil de publications n'a pas été numérisé. N° d'ordre (Lille 1) : 423. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. à la suite de chaque chapitre. Liste des publications.

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Carel, Elodie. "Segmentation de documents administratifs en couches couleur." Thesis, La Rochelle, 2015. http://www.theses.fr/2015LAROS014/document.

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Abstract:

Les entreprises doivent traiter quotidiennement de gros volumes de documents papiers de toutes sortes. Automatisation, traçabilité, alimentation de systèmes d’informations, réduction des coûts et des délais de traitement, la dématérialisation a un impact économique évident. Pour respecter les contraintes industrielles, les processus historiques d’analyse simplifient les images grâce à une séparation fond/premier-plan. Cependant, cette binarisation peut être source d’erreurs lors des étapes de segmentation et de reconnaissance. Avec l’amélioration des techniques, la communauté d’analyse de documents a montré un intérêt croissant pour l’intégration d’informations colorimétriques dans les traitements, ceci afin d’améliorer leurs performances. Pour respecter le cadre imposé par notre partenaire privé, l’objectif était de mettre en place des processus non supervisés. Notre but est d’être capable d’analyser des documents même rencontrés pour la première fois quels que soient leurs contenus, leurs structures, et leurs caractéristiques en termes de couleurs. Les problématiques de ces travaux ont été d’une part l’identification d’un nombre raisonnable de couleurs principales sur une image ; et d’autre part, le regroupement en couches couleur cohérentes des pixels ayant à la fois une apparence colorimétrique très proche, et présentant une unité logique ou sémantique. Fournies sous forme d’un ensemble d’images binaires, ces couches peuvent être réinjectées dans la chaîne de dématérialisation en fournissant une alternative à l’étape de binarisation classique. Elles apportent en plus des informations complémentaires qui peuvent être exploitées dans un but de segmentation, de localisation, ou de description. Pour cela, nous avons proposé une segmentation spatio-colorimétrique qui permet d’obtenir un ensemble de régions locales perceptuellement cohérentes appelées superpixels, et dont la taille s’adapte au contenu spécifique des images de documents. Ces régions sont ensuite regroupées en couches couleur globales grâce à une analyse multi-résolution
Industrial companies receive huge volumes of documents everyday. Automation, traceability, feeding information systems, reducing costs and processing times, dematerialization has a clear economic impact. In order to respect the industrial constraints, the traditional digitization process simplifies the images by performing a background/foreground separation. However, this binarization can lead to some segmentation and recognition errors. With the improvements of technology, the community of document analysis has shown a growing interest in the integration of color information in the process to enhance its performance. In order to work within the scope provided by our industrial partner in the digitization flow, an unsupervised segmentation approach was chosen. Our goal is to be able to cope with document images, even when they are encountered for the first time, regardless their content, their structure, and their color properties. To this end, the first issue of this project was to identify a reasonable number of main colors which are observable on an image. Then, we aim to group pixels having both close color properties and a logical or semantic unit into consistent color layers. Thus, provided as a set of binary images, these layers may be reinjected into the digitization chain as an alternative to the conventional binarization. Moreover, they also provide extra-information about colors which could be exploited for segmentation purpose, elements spotting, or as a descriptor. Therefore, we have proposed a spatio-colorimetric approach which gives a set of local regions, known as superpixels, which are perceptually meaningful. Their size is adapted to the content of the document images. These regions are then merged into global color layers by means of a multiresolution analysis

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Fontaine, Michaël Macaire Ludovic Postaire Jack-Gérard. "Segmentation non supervisée d'images couleur par analyse de la connexité des pixels." [S.l.] : [s.n.], 2001. http://www.univ-lille1.fr/bustl-grisemine/pdf/extheses/50376-2001-305-306.pdf.

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Guzman, de Leon Alejandro. "Étude d'espaces couleur pour la segmentation et l'aide à l'analyse d'images colposcopiques." Compiègne, 1997. http://www.theses.fr/1997COMP1039.

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Abstract:

Sur les images colposcopiques, nous avons constaté le besoin de la manipulation de la couleur pour la reconnaissance des régions d'intérêt au niveau clinique. Nous avons choisi l'analyse en composantes principales (ACP) pour coder et traiter la segmentation de l'image. Nous avons analysé 5 méthodes de regroupement (classement) pour faire la classification dans chacun des 20 espaces de représentation couleur étudiés. Nous avons établi les critères pour fixer les paramètres qui font de notre segmentation en régions une segmentation semi-automatique. Le critère le plus important pour la détermination du meilleur espace de représentation couleur et pour la meilleure méthode de regroupement a été la détection de la région d'intérêt. Nous avons applique nos critères sur 2 groupes d'images (apprentissage et test) de la pathologie Transformation Atypique de Grade 1 (TAG1). Nous avons retenu 3 espaces de représentation couleur et 2 méthodes de regroupement avec différents avantages. Le meilleur espace de représentation couleur a été l'espace Lab qui peut être remplacé par l'espace rgb normalisé si nous voulons épargner du temps de calcul. Le troisième espace couleur retenu est XYZ dont les caractéristiques de linéarité nous ont permis de proposer un espace de représentation, propre à la pathologie. La meilleure méthode de regroupement correspond à la méthode par combinaison taille-centre mobile. La méthode par taille, nous permet de visualiser une approche finale en réduisant le temps de traitement. Nous avons analysé de nouveaux paramètres pour le diagnostic, ces paramètres sont intrinsèques au traitement et correspondent aux valeurs et vecteurs propres de l'image codée. Nous avons eu une excellente projection sur le plan, avec plus de 92% d'inertie expliquée pour n'importe quel espace de représentation couleur retenu. A partir des vecteurs propres nous avons pu reconnaitre une signature pour la pathologie TAGI qui pourra servir d'appui au diagnostic.

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Glory, Estelle. "Segmentation d'images de microscopie en couleur pour l'analyse automatique de cultures cytologiques." Paris 5, 2005. http://www.theses.fr/2005PA05S037.

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Abstract:

Cette thèse propose une stratégie de criblage à haut débit pour établir un protocole de thérapie cellulaire avec des cellules musculaires souches adultes. Elle présente une méthode complètement automatique pour quantifier les cultures cellulaires, de la culture à l’interprétation de données. L’analyse d’images repose sur la couleur des noyaux cellulaires. Les paramètres de l’algorithme sont déterminés par un critère spécialement conçu pour évaluer la qualité des segmentations d’images cytologiques. La deuxième contribution est le développement d’une classification adaptative qui distingue les noyaux individuels des agrégats, en utilisant une approche non-paramétrique. Les agrégats sont individualisés par une méthode de division-fusion combinant différentes implémentations de la ligne de partage des eaux. Les résultats produisent un taux d’erreur de dénombrement inférieur à 2%, avec 7% d’erreurs pour les agrégats et 0,5% pour les noyaux individuels, comparés à un comptage manuel
This work deals with a high throughput screening strategy to carry out a novel cell therapy based on adult muscular stem cells. This project proposes a complete method, from cdl culture to data interpretation, to automate ceil culture quantifications. Image analysis was based on color information obtained from stained cell nuclei. The parameters of the processing algorithm were informed by a criterion especially designed to evaluate the quality of cytological image segmentations. The second contribution is an adaptive classification of individual and aggregated nuclei into two classes by using a non-parametric approach. The aggregated nuclei were processed by a ‘split and merge’ approach that combined different watershed algonthms for splitting and minimized a cost function for merging. This image analysis algorithm produced a global counting error rate lower than 2%, with about 7% of errors for aggregated nuclei and about 0. 5% for individual nuclei, compared with a manual counting

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Fontaine, Michaël. "Segmentation non supervisée d'images couleur par analyse de la connexité des pixels." Lille 1, 2001. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2001/50376-2001-305-306.pdf.

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Abstract:

Dans le cadre de la segmentation d'images couleur en régions, nous proposons une méthode originale qui considère que les régions sont définies comme des ensembles de pixels connexes appartenant à une même classe de pixels. Notre approche considère au même titre les propriétés de connexité et les propriétés colorimétriques des pixels afin de construire des classes qui peuvent être non équiprobables. Nous définissons le degré de connexité couleur d'un ensemble de pixels qui est une mesure de la connexité d'un ensemble de pixels dont les couleurs appartiennent à un intervalle de couleurs. Nous supposons que les pixels de chaque région de l'image peuvent être regroupés en une classe de pixels et qu'une classe est un ensemble de pixels dont le degré de connexité couleur présente une valeur remarquablement élevée. Toute la difficulté consiste à identifier ces ensembles. Pour cela, nous définissons une structure de donnée originale, la pyramide des degrés de connexité couleur PDCC, qui recense de manière organisée et hiérarchique les degrés de connexité couleur de tous les ensembles de pixels possibles que peut contenir une image et dont les couleurs appartiennent à des intervalles de couleurs parfaitement définis. Pour des raisons d'implantation, nous ne pouvons construire cette pyramide qu'en tenant compte de deux composantes trichromatiques parmi les trois disponibles. Nous décomposons alors l'image originale en trois images bichromatiques associées respectivement aux couples de composantes (R,G), (G,B) et (B,R) et nous construisons la PDCC pour chacune de ces images. Une méthode d'analyse de chaque PDCC est proposée afin de construire les noyaux des classes présentes dans chaque image bichromatique.

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Gillet, Aymeric. "Détection des modes par opérateurs morphologiques flous pour la segmentation d'images couleurs." Lille 1, 2004. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2004/50376-2004-Gillet.pdf.

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Abstract:

Ce document présente une méthode originale de segmentation d'images couleurs utilisant la morphologie mathématique floue appliquée à l'histogramme couleur 3D. La segmentation consiste à détecter les différents modes qui sont présents dans l'histogramme couleur 3D, afin de construire les classes de pixels caractérisant les régions homogènes contenues dans l'image. Pour cela, nous montrons comment chaque point de l'histogramme couleur 3D associé à un ou plusieurs pixels de l'image couleur peut appartenir plus ou moins à un mode. Nous définissons alors le sous-ensemble flou mode caractérisé par sa fonction d'appartenance évaluant le degré d'appartenance du point considéré à un mode. Cette fonction est évaluée par une analyse de la concavité de l'histogramme couleur 3D. Une transformation morphologique floue originale est ensuite appliquée à cette fonction d'appartenance à un mode afin d'en détecter les points de l'histogramme couleur appartenant à un mode. L'efficacité de notre approche est ensuite illustrée par différentes images couleurs

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Meurie, Cyril. "Segmentation d'images couleur par classification pixellaire et hiérarchie de partitions/ par Cyril Meurie." Caen, 2005. http://www.theses.fr/2005CAEN2028.

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Abstract:

La première partie de ce travail est consacrée au développement d'une stratégie de segmentation d'images microscopiques couleur pouvant contribuer à l'enrichissement de l'étape de segmentation d'une station d'analyse de microscopie automatisée. Nous exposons tout d'abord diverses approches de classifications pixellaires non supervisées et supervisées et montrerons l'importance du choix de l'espace couleur. Nous exploitons ensuite la complémentarité qu'il peut exister entre les classifieurs en proposant une méthode de combinaison de classifications pixellaires tenant compte du nombre de classifieurs combinés et de l'information de voisinage. Enfin, nous intégrons ces méthodes dans une approche morphologique basée sur une ligne de partage des eaux couleur et évaluons les résultats à l'aide d'une méthode d'évaluation adaptée à la cytologie. Dans un contexte plus général, la deuxième partie de ce travail traite de la segmentation d'images couleur par hiérarchie de partitions. Nous présentons tout d'abord un nouveau critère connectif puis une approche de création de hiérarchie de partitions permettant de simplifier ou de segmenter une image rapidement. Nous nous intéressons ensuite à la morphologie mathématique couleur et proposerons une approche par graphe permettant de déterminer l'infimum et le suprémum d'un ensemble de vecteurs couleur, ce qui implique une nouvelle formulation de l'algorithme du waterfall. Enfin, nous définissons une fonction d'énergie qui peut servir à déterminer automatiquement le meilleur niveau d'une hiérarchie de partitions ou bien comme critère de terminaison dans un processus de fusion de régions par descente d'énergie.

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Lu, Jun-Wei. "Segmentation d'images couleur et application à la séparation des oignons et des adventices." Dijon, 2003. http://www.theses.fr/2003DIJOS003.

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Boussarsar, Riadh. "Contribution des mesures floues et d'un modèle markovien à la segmentation d'images couleur." Rouen, 1997. http://www.theses.fr/1997ROUES036.

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Abstract:

La segmentation d'image couleur consiste à partager l'image en différentes régions ayant des caractéristiques homogènes selon certains critères. La base de représentation couleur utilisée est la base RGB afin de ne pas perdre l'information couleur de l'image. Tenant compte de la corrélation des données des trois plans de l'image dans cette base, une segmentation grossière hybride suivie d'une segmentation fine sont développées. La segmentation grossière est une classification itérative. Elle utilise des mesures floues telles que l'index ou l'entropie floue afin de minimiser de manière optimale et auto-adaptative les zones ambiguës des histogrammes R, G, B de l'image, permettant l'extraction d'une classe 3D, et la formation grossière d'une région formée par un ensemble de pixels classés et de pixels masqués. La segmentation fine utilise le nombre de classes, leur centre de gravité et la fonction d'appartenance de l'algorithme des fuzzy C-means afin de classer globalement les pixels masqués. Etant donné qu'il existe quelques pixels mal classés, une approche markovienne est développée pour éliminer ces pixels et rendre les régions homogènes avec des frontières lisses. Pour finir une version modifiée de la segmentation est intégrée dans une structure pyramidale afin de diminuer les temps de calculs.

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El-Chaar, Wafi. "Segmentation et suivi d'objets couleur dans une séquence vidéo à l'aide de réseaux de neurones auto-organisés." Littoral, 2007. http://www.theses.fr/2007DUNK0204.

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Abstract:

Dans cette recherche, on s’intéresse à réaliser une segmentation automatique de couleurs d’une image à l’aide de réseaux de neurones auto-organisés. On utilise ensuite cette segmentation pour alimenter un algorithme de suivi d’objets. L’objectif ultime est de construire une « machine intelligente de vision » capable de voir et comprendre ce qu’elle voit. Une multitude d’applications peuvent bénéficier d’une telle recherche, notamment les domaines du transport intelligent, du suivi de cibles ou de personnes, de la reconnaissance de comportement, etc. On a développé un algorithme de segmentation automatique des couleurs des objets (objets couleurs) qui existent dans une image statique. Il débute par un ensemble uniforme de couleurs représentatives puis procède à le réduire en éliminant ceux qui n’ont pas de contribution dans l’image étudiée. Cela ne garde que les couleurs utiles à la segmentation. Ensuite, on définit et on entraîne un réseau auto-organisé de Kohonen (SOM) pour représenter la distribution de ces couleurs utiles. Une analyse de l’histogramme « des parts du marché » permet ensuite la détection des couleurs les plus dominantes de l’image. A la fin, on applique la règle économique 80/20 de Pareto et une analyse ABC pour filtrer les résultats de segmentation et ne garder que les plus utiles 95% d’objets. Cela réduit considérablement le bruit de segmentation et améliore la qualité des résultats. On a appliqué cette segmentation dans le domaine suive d’objets en supposant que ces couleurs dominantes sont conservées le long d’une séquence vidéo et qu’on est intéressé par le suivi des objets couleurs. On a défini les règles pour la validation des résultats d’un suivi qui se résument par la commutativité de la relation de correspondance entre les objets dans les sens normal et inverse de la séquence vidéo. L’algorithme de suivi qu’on a développé appartient à la classe des algorithmes de suivi par correspondance des caractéristiques visuelles. On en a choisi 5 : la couleur, le centre de gravité, la surface, l’orientation et le rectangle encadrant. On les a utilisé pour définir une fonction de correspondance entre les objets et détecter leurs 3 états : apparition, vie et disparition
In this research, we are interested in automatic segmentation of color objects using artificial neural networks. We apply this segmentation to track moving objects in a video sequence. Our ultimate goal is to build an “intelligent Visual Machine” that is able to “ see” and “understand” what it sees. A wide range of applications could be benefit from such a research : intelligent transportation systems, objects or persons tracking, objects or behavior recognition and many other engineering or biomedical applications. We developed an algorithm that starts with a pre-defined set of neurons uniformly representing the color space. The algorithm then reduces this set by eliminating the ones which had little or no contribution to the colors of the image. A Kohonen’s SOM neural network learns then the distribution of the remaining (useful) colors in the color space and represents them in an optimized way. Next, we use a histogram of market-shares to detect and keep only the most dominant useful colors found in the image. We use those colors to identify and separate color segments. We used the economical ABC-Analysis and Pareto’s 80/20 rule to filter the available segments and concentrate on the most important 95% of them. This represent a huge reduction in the number of objects treated and a much better quality of segmentation. We applied this segmentation algorithm to feed an object tracking algorithm that contained some new rules governing tracking algorithms and validating their results. The most important one was that tracking algorithms should perform the same way if applied in forward or backward playing mode (objects should match both ways). We developed a tracking algorithm based on visual features matching technique and calculated the relative difference of 5 basic visual features to do the match. Those features were color, centroid, area, boundingbox, and orientation and were compared between different objects from consecutive frames. We were able to detect all 3 states of an object : appearance, existence, and disappearance

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Cabani, Iyadh. "Segmentation et mise en correspondance couleur : application : étude et conception d'un système de stéréovision couleur pour l'aide à la conduite automobile." Rouen, INSA, 2007. http://www.theses.fr/2007ISAM0020.

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Abstract:

Dans le cadre de cette thèse, nous avons mis en oeuvre un système de stéréovision couleur pour l'aide à la conduite automobile basé sur l'extraction des contours 3D des obstacles. L'information couleur est utilisée pour améliorer les résultats de détection des obstacles et pour définir une nouvelle primitive de détection basée sur l'extraction des feux arrières des véhicules. Dans une première étape, nous avons défini un nouvel ,opérateur d'extraction de contours couleurs appelé déclivité couleur. Cet opérateur est mono-dimensionnel, rapide et auto-adaptif. Dans une deuxième étape, nous avons défini un algorithme de mise en correspondance couleur par programmation dynamique pour la construction de cartes 3D éparses. Cet algorithme est invariant au contraste, auto-adaptif, rapide et robuste. Dans une troisième étape, nous avons défini une méthode basique de calibrage colorimétrique basée sur l'ajustement du gain. En dernière étape, nous avons défini une méthode de détection des feux.

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Gillet, Aymeric Postaire Jack-Gérard Botte-Lecocq Claudine. "Détection des modes par opérateurs morphologiques flous pour la segmentation d'images couleurs." Villeneuve d'Ascq : Université des sciences et technologies de Lille, 2007. https://iris.univ-lille1.fr/dspace/handle/1908/175.

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Abstract:

Reproduction de : Thèse de doctorat : Automatique et Informatique industrielle : Lille 1 : 2004.
N° d'ordre (Lille 1) : 3585. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. [141]-144. Liste des publications. Index.

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Colantoni, Philippe. "Contribution des structures de données à la segmentation d'images couleur : élaboration d'un outil d'infographie textile." Saint-Etienne, 1998. http://www.theses.fr/1998STET4013.

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Abstract:

L'objectif de ce travail est l'approfondissement d'algorithmes de traitement d'images et l'élaboration d'un outil logiciel spécifique réalisant la segmentation des motifs élémentaires d'une image textile. Pour cela, nous avons introduit des descripteurs et une série de filtres de rang propres à l'information colorimétrique. Notre étude sur la segmentation des images couleurs repose sur différentes méthodes, l'analyse colorimétrique de l'image grâce à des méthodes de quantification et l'intégration d'une analyse spatiocolorimétrique de l'image par des méthodes de croissance de régions et de ligne de partage des eaux sur l'image des contours. Cette étape de présegmentation utilise différentes structures de graphes : le graphe d'adjacences des régions (GAR), le line-graph associé au GAR, le graphe d'adjacences des couleurs et les structures hiérarchiques de graphe d'adjacences. Ces structures ont été mises en oeuvre pour le nettoyage du graphe d'adjacences de régions et la partition de celui-ci. Ce graphe est obtenu par la transposition à la couleur de méthodes classiques de traitement d'images - croissance de régions, transformation de la ligne de partage des eaux. Une validation expérimentale de cette approche a été réalisée pour la détection de filtres transparents colorés sur des images de scènes. Enfin est développé et exposé un outil logiciel modulaire intégrant les processus élémentaires de segmentation

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El, Merabet Youssef. "Segmentation d'images couleur par combinaison LPE-régions/LPE-contours et fusion de régions. Application à la segmentation de toitures à partir d'orthophotoplans." Phd thesis, Université de Technologie de Belfort-Montbeliard, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01001996.

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Abstract:

D'un point de vue général, les travaux de recherche de cette thèse s'inscrivent dans le cadre d'une approche globale quiconsiste à extraire des informations relatives aux toitures de bâtiments à partir de photos aériennes (orthophotoplans). L'objectifétant de pouvoir reconnaître des toitures extraites d'images aériennes en utilisant une base de connaissances, puisaffiner/déformer des modèles 3D générés automatiquement à partir de données géographiques. Pour cela, une premièreétape consiste tout d'abord à partitionner l'image aérienne en différentes régions d'intérêt (pans de toiture, cheminées,chiens assis, fenêtres, etc.), c'est la contribution de cette thèse.La méthodologie permettant d'atteindre cet objectif est composée de trois étapes : (i) Une étape de simplification qui consisteà simplifier l'image initiale avec un couple invariant/gradient approprié et optimisé pour l'application. Pour cela, unesérie de tests permettant de choisir, d'une part, l'invariant colorimétrique le plus approprié parmi 24 invariants et, d'autrepart, le meilleur gradient parmi 14 gradients issus de la littérature est réalisée. (ii) La deuxième étape comporte deux stratégiesde segmentation par LPE. L'image simplifiée est segmentée d'une part par une LPE-régions couplée à une stratégiede fusion de régions, et d'autre part, par une LPE-contours. Le processus de fusion de régions intègre des critères defusion fondés sur des grandeurs radiométriques et géométriques adaptés aux particularités des orthophotoplans traités.Une technique de caractérisation 2D des arêtes de toitures par une analyse des segments est proposée afin de calculerl'un des critères de fusion. (iii) La troisième étape consiste à combiner les avantages de chaque méthode dans un mêmeschéma de segmentation coopératif afin d'aboutir à un résultat de segmentation fiable. Les tests ont été effectués sur unorthophotoplan contenant 100 toitures de complexité variée et évaluées avec le critère de VINET utilisant une segmentationde référence afin de prouver la robustesse et la fiabilité de l'approche proposée. Une étape de comparaison permettantde situer les résultats obtenus via notre approche proposée par rapport à ceux obtenus pas les principales méthodes desegmentation de la littérature est finalement effectuée.

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Vandenbroucke, Nicolas Postaire Jack-Gérard. "Segmentation d'images couleur par classification de pixels dans des espaces d'attributs colorimétriques adaptés application à l'analyse d'images de football /." [S.l.] : [s.n.], 2000. http://www.univ-lille1.fr/bustl-grisemine/pdf/extheses/50376-2000-404-405.pdf.

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Vandenbroucke, Nicolas. "Segmentation d'images couleur par classification de pixels dans des espaces d'attributs colorimétriques adaptés : application à l'analyse d'images de football." Lille 1, 2000. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2000/50376-2000-404.pdf.

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Abstract:

Dans le cadre de l'analyse d'images de football, nous proposons une methodologie originale de segmentation d'images couleur en regions qui exploite les proprietes colorimetriques des pixels pour extraire de l'image les joueurs a suivre. Les pixels de chaque image sont affectes a differentes classes selon qu'ils representent le terrain, un joueur de l'une des deux equipes, un des deux gardiens de but ou un arbitre en utilisant des methodes classiques de classification de donnees multidimensionnelles fondees sur un apprentissage supervise. La couleur de chaque pixel est usuellement representee sur la base des trois composantes trichromatiques rouge, verte et bleue, mais peut etre codee dans d'autres systemes de representation que nous avons regroupes par familles en fonction de leurs differentes proprietes. L'originalite de notre approche consiste a construire un espace couleur hybride en selectionnant les composantes couleur les mieux adaptees aux classes de pixels a retrouver et pouvant etre issues de differents systemes. Pour cela, nous utilisons une methode d'analyse discriminante associee a des criteres informationnels de discrimination. Cette approche est generalisee en considerant qu'un pixel est represente par des attributs colorimetriques evalues a son voisinage. Il est ainsi possible de proposer une liste d'attributs calcules pour chacune des composantes couleur des systemes de representation. Le voisinage dans lequel sont calcules ces attributs colorimetriques permet de definir une texture couleur et de restituer ainsi les relations de connexite entre les pixels voisins. Les attributs colorimetriques les plus discriminants sont regroupes au sein d'un espace d'attributs colorimetriques adapte a la classification.

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Busin, Laurent Macaire Ludovic Vandenbroucke Nicolas. "Sélection automatique d'espaces couleur pour la segmentation d'images application au contrôle qualité de motifs de verres sérigraphiés /." Villeneuve d'Ascq : Université des sciences et technologies de Lille, 2007. https://iris.univ-lille1.fr/dspace/handle/1908/1028.

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Abstract:

Reproduction de : Thèse de doctorat : Automatique et informatique industrielle : Lille 1 : 2006.
N° d'ordre (Lille 1) : 3908. Résumé en français et en anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. [181]-188.

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St-Laurent, Louis, and Louis St-Laurent. "Combinaison de caméras thermique et couleur pour la segmentation cibles/arrière-plan en environnement non contrôlé." Doctoral thesis, Université Laval, 2012. http://hdl.handle.net/20.500.11794/23368.

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Abstract:

La plupart des systèmes de surveillance vidéo que l’on retrouve actuellement sur le marché utilisent uniquement la région visible du spectre électromagnétique. De plus, les solutions proposées à ce jour afin de suivre automatiquement les objets en mouvement dans une scène sont souvent trop exigeantes numériquement pour pourvoir être effectuées en temps réel et présentent une dégradation significative des performances en environnement extérieur. L’objectif de cette thèse est d’exploiter la combinaison d’informations thermique et visible afin d’améliorer l’efficacité de détection et de suivi d’objets d’intérêt en environnement non contrôlé. Dans le cadre de ce projet, un seul nœud d’acquisition fixe est considéré. Un nœud est constitué d’une caméra thermique LWIR (8 - 12 m) et d’une caméra visible couleur. Trois défis techniques majeurs sont abordés : le développement d’une plateforme d’acquisition thermique / visible optimisée pour les applications de surveillance vidéo en environnement extérieur, la segmentation, en temps réel, d’objets en mouvement en environnement non contrôlé, et finalement, la combinaison de l’information thermique et couleur. Un intérêt soutenu est porté à la rapidité d’exécution afin d’atteindre une vitesse de traitement minimale de 10 trames par secondes. Il importe de mentionner que cette thèse a principalement été orientée selon les besoins du programme de Vision de l’INO, conférant ainsi un caractère très pratique et concret à la recherche. De ce fait, les algorithmes développés ont été continuellement testés et améliorés dans le cadre d'applications réelles. Les éléments relatifs à la mise en correspondance d'images thermique et visible ont permis le développement et la fabrication de le caméra VIRXCam, un produit offert par l'INO. Les algorithmes de détection constituent pour leur part le cœur du logiciel de surveillance vidéo AWARE, déjà utilisé depuis 2007 par un partenaire de l'INO s'intéressant au positionnement des objets en mouvement sur les pistes, voies de circulation et aires de stationnement d'aéroports. Cette thèse constitue un recueil très complet des éléments à considérer lors du développement d’une plateforme de vidéo surveillance en environnement extérieur. Tant les aspects matériels que logiciels sont traités. Nous espérons qu’elle constituera un ouvrage de référence pour les personnes qui s’intéressent au développement d’algorithmes temps réel pour des applications de détection de cibles en environnement non-contrôlé ou à la conception d’un capteur hybride thermique / visible.
La plupart des systèmes de surveillance vidéo que l’on retrouve actuellement sur le marché utilisent uniquement la région visible du spectre électromagnétique. De plus, les solutions proposées à ce jour afin de suivre automatiquement les objets en mouvement dans une scène sont souvent trop exigeantes numériquement pour pourvoir être effectuées en temps réel et présentent une dégradation significative des performances en environnement extérieur. L’objectif de cette thèse est d’exploiter la combinaison d’informations thermique et visible afin d’améliorer l’efficacité de détection et de suivi d’objets d’intérêt en environnement non contrôlé. Dans le cadre de ce projet, un seul nœud d’acquisition fixe est considéré. Un nœud est constitué d’une caméra thermique LWIR (8 - 12 m) et d’une caméra visible couleur. Trois défis techniques majeurs sont abordés : le développement d’une plateforme d’acquisition thermique / visible optimisée pour les applications de surveillance vidéo en environnement extérieur, la segmentation, en temps réel, d’objets en mouvement en environnement non contrôlé, et finalement, la combinaison de l’information thermique et couleur. Un intérêt soutenu est porté à la rapidité d’exécution afin d’atteindre une vitesse de traitement minimale de 10 trames par secondes. Il importe de mentionner que cette thèse a principalement été orientée selon les besoins du programme de Vision de l’INO, conférant ainsi un caractère très pratique et concret à la recherche. De ce fait, les algorithmes développés ont été continuellement testés et améliorés dans le cadre d'applications réelles. Les éléments relatifs à la mise en correspondance d'images thermique et visible ont permis le développement et la fabrication de le caméra VIRXCam, un produit offert par l'INO. Les algorithmes de détection constituent pour leur part le cœur du logiciel de surveillance vidéo AWARE, déjà utilisé depuis 2007 par un partenaire de l'INO s'intéressant au positionnement des objets en mouvement sur les pistes, voies de circulation et aires de stationnement d'aéroports. Cette thèse constitue un recueil très complet des éléments à considérer lors du développement d’une plateforme de vidéo surveillance en environnement extérieur. Tant les aspects matériels que logiciels sont traités. Nous espérons qu’elle constituera un ouvrage de référence pour les personnes qui s’intéressent au développement d’algorithmes temps réel pour des applications de détection de cibles en environnement non-contrôlé ou à la conception d’un capteur hybride thermique / visible.
Most existing video monitoring systems only use the visible range of the electromagnetic spectrum. Moreover, approaches proposed until now for automated target detection and tracking are often too computationally expensive for real-time applications and suffer significant performance degradation in outdoor environment. The purpose of this thesis is to make the most of thermal and visible information in order to improve efficiency of detection and tracking of moving target in uncontrolled environment. Within the framework of this project, only one motionless acquisition node is considered. A node includes a LWIR thermal camera (8 - 12 m) and a color electro-optical camera. Three main technical challenges are tackled: development of an hybrid thermal / visible acquisition platform optimized for video monitoring applications in outdoor environment, segmentation of moving targets in uncontrolled environment, and finally, combination of thermal and color information. For every aspect, special attention is addressed to computational efficiency to reach a minimum processing rate of 10 frames per second. It is worth to mention that this thesis has mainly been oriented along needs of INO's Vision program, conferring a very concrete and practical aspect to the research. Hence, developed algorithms have been continually assessed and improved in the context of real applications. Notions related to thermal / visible images registration have lead to development and manufacturing of the INO's VIRXCam camera, while detection algorithms are the grounding elements of INO's AWARE video monitoring library, used since 2007 by an INO's partner interested in positioning of moving targets on airport aprons, taxiways and runways. This thesis regroups most notions to be considered in the development of an outdoor video monitoring system. Both hardware and software aspects are addressed. We hope that this document will be used as a work of reference for those interested in the development of algorithms devoted to real-time detection of moving targets in uncontrolled environment, or interested in the design of hybrid thermal/electro-optical acquisition platform.
Most existing video monitoring systems only use the visible range of the electromagnetic spectrum. Moreover, approaches proposed until now for automated target detection and tracking are often too computationally expensive for real-time applications and suffer significant performance degradation in outdoor environment. The purpose of this thesis is to make the most of thermal and visible information in order to improve efficiency of detection and tracking of moving target in uncontrolled environment. Within the framework of this project, only one motionless acquisition node is considered. A node includes a LWIR thermal camera (8 - 12 m) and a color electro-optical camera. Three main technical challenges are tackled: development of an hybrid thermal / visible acquisition platform optimized for video monitoring applications in outdoor environment, segmentation of moving targets in uncontrolled environment, and finally, combination of thermal and color information. For every aspect, special attention is addressed to computational efficiency to reach a minimum processing rate of 10 frames per second. It is worth to mention that this thesis has mainly been oriented along needs of INO's Vision program, conferring a very concrete and practical aspect to the research. Hence, developed algorithms have been continually assessed and improved in the context of real applications. Notions related to thermal / visible images registration have lead to development and manufacturing of the INO's VIRXCam camera, while detection algorithms are the grounding elements of INO's AWARE video monitoring library, used since 2007 by an INO's partner interested in positioning of moving targets on airport aprons, taxiways and runways. This thesis regroups most notions to be considered in the development of an outdoor video monitoring system. Both hardware and software aspects are addressed. We hope that this document will be used as a work of reference for those interested in the development of algorithms devoted to real-time detection of moving targets in uncontrolled environment, or interested in the design of hybrid thermal/electro-optical acquisition platform.

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Busin, Laurent. "Sélection automatique d'espaces couleur pour la segmentation d'images : application au contrôle qualité de motifs de verres sérigraphiés." Lille 1, 2006. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2006/50376-2006-Busin.pdf.

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Abstract:

Les travaux de recherche présentés dans le cadre de cette thèse portent principalement sur la détermination d'espaces couleur adaptés à la segmentation d'images numériques couleur. Les méthodes de segmentation d'images couleur peuvent être divisées en deux familles suivant qu'elles analysent la distribution des couleurs associées aux pixels dans le plan image ou dans un espace couleur. Les méthodes analysant la distribution des couleurs dans un espace couleur supposent que les pixels appartenant à chaque rêgion de l'image donnent naissance à un nuage de points dans un espace couleur. La segmentation consiste à identifier chaque nuage de points afin de construire des classes de pixels par des méthodes classiques d'analyse de données multidimensionnelles. La couleur d"un pixel peut-être représentée dans différents espaces couleur qui respectent des propriétés physiques, physiologiques et psychologiques spécifiques à la perception des couleurs. La problématique que nous abordons est la sélection d'espaces couleur les mieux adaptés pour construire les classes de pixels en présence dans l'image. Nous proposons de nous placer dans un contexte non supervisé pour comparer le pouvoir de discrimination des différents espaces couleur afin d'en sélectionner le mieux adapté à la construction de chaque classe de pixels. La méthodologIe proposée s'appuie sur une procédure originale d'analyse itérative des histogrammes monodimensionnels des composantes couleur associées aux espaces comparés. Cette analyse tient compte simultanément de la distribution des couleurs dans l'espace couleur sélectionné et de leur répartition spatiale dans l'image. Ainsi, à chaque itération, une classe de pixels est extraite de l'image à segmenter par multi-seuillage des histogrammes monodimensionnels dans l'espace couleur sélectionné. Notre méthodologie a montré des résultats très encourageants dans le cadre d'une application industrielle cherchant à détecter des défauts d'aspect apparaissant à la surface de verres ornés de motifs colorés provoqués par des dysfonctionnements du processus d'impression par sérigraphIe. En raison de la forme cylindnque des verres, les images des surfaces des verres sont acquises par une caméra linéaire couleur. Un soin particulier a donc été apporté au développement du poste d'acquisition des images afin de mettre en évidence les défauts dans les images acquises

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Hijazi, Hala. "Proposition d'une méthode spectrale combinée LDA et LLE pour la réduction non-linéaire de dimension : Application à la segmentation d'images couleurs." Thesis, Littoral, 2013. http://www.theses.fr/2013DUNK0516.

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Abstract:

Les méthodes d'analyse de données et d'apprentissage ont connu un développement très important ces dernières années. En effet, après les réseaux de neurones, les machines à noyaux (années 1990), les années 2000 ont vu l'apparition de méthodes spectrales qui ont fourni un cadre mathématique unifié pour développer des méthodes de classification originales. Parmi celles-ci ont peut citer la méthode LLE pour la réduction de dimension non linéaire et la méthode LDA pour la discrimination de classes. Une nouvelle méthode de classification est proposée dans cette thèse, méthode issue d'une combinaison des méthodes LLE et LDA. Cette méthode a donné des résultats intéressants sur des ensembles de données synthétiques. Elle permet une réduction de dimension non-linéaire suivie d'une discrimination efficace. Ensuite nous avons montré que cette méthode pouvait être étendue à l'apprentissage semi-supervisé. Les propriétés de réduction de dimension et de discrimination de cette nouvelle méthode, ainsi que la propriété de parcimonie inhérente à la méthode LLE nous ont permis de l'appliquer à la segmentation d'images couleur avec succès. La propriété d'apprentissage semi-supervisé nous a enfin permis de segmenter des images bruitées avec de bonnes performances. Ces résultats doivent être confortés mais nous pouvons d'ores et déjà dégager des perspectives de poursuite de travaux intéressantes
Data analysis and learning methods have known a huge development during these last years. Indeed, after neural networks, kernel methods in the 90', spectral methods appeared in the years 2000. Spectral methods provide an unified mathematical framework to expand new original classification methods. Among these new techniques, two methods can be highlighted : LLE for non-linear dimension reduction and LDA as discriminating classification method. In this thesis document a new classification technique is proposed combining LLE and LDA methods. This new method makes it possible to provide efficient non-linear dimension reduction and discrimination. Then an extension of the method to semi-supervised learning is proposed. Good properties of dimension reduction and discrimination associated with the sparsity property of the LLE technique make it possible to apply our method to color images segmentation with success. Semi-supervised version of our method leads to efficient segmentation of noisy color images. These results have to be extended and compared with other state-of-the-art methods. Nevertheless interesting perspectives of this work are proposed in conclusion for future developments

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Demarcq, Guillaume. "Le signal monogène couleur : théorie et applications." Phd thesis, Université de La Rochelle, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00583117.

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Abstract:

Dans cette thèse, une nouvelle représentation des images couleur basée sur une généralisation du signal analytique est introduite. En utilisant l'analogie entre les conditions de Cauchy-Riemann, qui définissent le caractère holomorphe d'une fonction, et l'équation de Dirac dans l'algèbre de Clifford R_{5,0}, un système d'équations dont la solution est le signal monogène couleur est obtenu. Ce signal est notamment basé sur des noyaux de Riesz ainsi que de Poisson 2D, et une représentation polaire, basée sur un produit géométrique, peut lui être associée. Les applications envisagées reposent majoritairement sur cette représentation polaire et sur les informations de couleur et de structures locales s'y rattachant. Des problématiques liées au flot optique couleur, à la segmentation couleur multi-échelle, au suivi d'objets couleur et à la détection de points d'intérêt sont abordées. En ce qui concerne le flot optique, nous nous intéressons à l'extraction du mouvement d'objets d'une certaine couleur en remplaçant la contrainte de conservation de l'intensité par une contrainte de conservation d'angles. Pour la segmentation, une méthode de détection de contours basée sur de la géométrie différentielle et plus particulièrement sur la première forme fondamentale d'une surface, est proposée afin de déterminer les contours d'objets d'une couleur choisie. Pour le suivi d'objets, nous définissons un nouveau critère de similarité utilisant le produit géométrique que nous insérons dans un filtrage particulaire. Enfin, nous resituons la définition du détecteur de Harris dans le cadre de la géométrie différentielle en faisant le lien entre ce dernier et une version "relaxée" du discriminant du polynôme caractéristique de la première forme fondamentale. Ensuite nous proposons une nouvelle version multi-échelle de ce détecteur en traitant le paramètre d'échelle comme une variable d'une variété de dimension 3.

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Idrissi, Khalid. "Segmentation et description de la couleur pour l'indexation, la navigation visuelle et la recherche dans les bases d'images." Lyon 1, 2003. http://www.theses.fr/2003LYO10027.

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Abstract:

Le travail mené dans le cadre de cette thèse a pour but de proposer un système de recherche d'images par le contenu, basé sur la couleur. De tels systèmes intègrent un ensemble de techniques allant de la segmentation, jusqu'à la recherche, en passant par la description, l'indexation et la mesure de similarité. Notre travail a concerné la couleur dans un premier temps. Une méthode originale de segmentation couleur est proposée, s'appuyant sur le principe du seuillage d'histogramme par minimisation d'entropie croisée, offrant par la même une description efficace et compacte de la distribution couleur dans l'image. Deux autres descripteurs couleur sont proposés pour apporter l'information spatiale qui manque à l'approche par histogramme. Le système développé est comparé à celui suggéré par MPEG-7 sur la base de descripteurs équivalents. Une méthode d'évaluation objective de la similarité couleur entre images est également proposée, en faisant appel à une base d'images de synthèse. Lorsque le contenu couleur d'une image n'est pas corrélé avec son sens sémantique, l'utilisation de la couleur comme unique attribut de description perd de sa pertinence. D'autres attributs, tels que la forme ou la texture, sont alors nécessaires pour représenter le contenu de l'image. Nous proposons une approche locale de la recherche, celle-ci se faisant sur la base d'objets d'intérêt définis par l'utilisateur pour lesquels les attributs précédemment cités sont calculés, puis utilisés pour la description et la mesure de similarité. Enfin, une méthode d'accès aux bases d'images complémentaire à la recherche est proposée, permettant à un utilisateur de naviguer visuellement dans la base en s'appuyant sur des critères sémantiques. Dans certains cas favorables, cet outil de navigation permet également l'identification de régions couleur en disposant d'une liste d'objets référencés. Le système développé appelé IMALBUM offre une interface utilisateur conviviale pour l'indexation, la recherche par similarité et la navigation visuelle.

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Ouattara, Sié. "Stratégies de segmentation d'images multicomposantes par analyse d'histogrammes multidimensionnels : Application à des images couleur de coupes histologiques de pommes." Phd thesis, Université d'Angers, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00504498.

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Abstract:

Des progrès techniques récents ont permis la mise en oeuvre de capteurs capables de caractériser une scène par un ensemble d'images appelé image multicomposantes (couleur, multispectrale et multisource ou multiprotocole). Les algorithmes de traitement développés en segmentation pour les images monocomposantes ne sont pas directement applicables aux images multicomposantes en raison de leur caractère vectoriel. Dans la littérature, la plupart des travaux s'appuient sur la segmentation d'images multicomposantes par analyse d'histogrammes marginaux en faisant fi de la corrélation existante entre les composantes de l'image ou sur des images requantifiées à cause de la difficulté de manipuler les histogrammes multidimensionnels (nD, n étant le nombre de composantes de l'image) dont le volume de données est considérable. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode de segmentation d'images multicomposantes (n ≥ 3) à caractère vectoriel, non supervisée et non paramétrique appelée ImSegHier_nD. Elle repose sur une analyse hiérarchique d'histogrammes nD compacts, une structure de données algorithmique permettant de réduire sans perte de données l'espace mémoire occupé par les histogrammes nD classiques. Les modes sont obtenus grâce à la mise en oeuvre d'un algorithme d'étiquetage en composantes connexes (ECC) adapté à ce type d'histogrammes. L'évaluation de la qualité de segmentation d'ImSegHier_nD relativement à K-means a montré qu'en évaluation supervisée notre approche est meilleure que K-means et inversement en évaluation non supervisée. Les cas de moindres performances de ImSegHier_nD au regard des critères étudiés (Levine-Nazif, Zeboudj, Borsotti et Rosenberger) s'expliquent par l'aspect diffus des histogrammes nD et ont été étudiés pour différentes typologies d'histogrammes. Dans un deuxième temps, pour apporter une réponse plus générale à la problématique de la sur-segmentation engendrée par le caractère diffus des histogrammes nD quand n augmente, nous avons proposé un algorithme d'étiquetage en composantes connexes floues (ECCF) dont nous comparons les résultats sur la classification avec une requantification de l'histogramme. Nous aboutissons ainsi à quatre stratégies de segmentation dérivées d'ImSegHier_nD dont nous comparons les résultats sur des images naturelles et des images de synthèse. Enfin, nous avons appliqué ce travail à l'analyse de coupes histologiques de pommes en microscopie optique. Nos résultats ont mis en évidence la différence entre trois variétés de pommes en lien avec des analyses de texture et de fermeté.

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Attia, Dhouha. "Segmentation d'images par combinaison adaptative couleur-texture et classification de pixels. : Applications à la caractérisation de l'environnement de réception de signaux GNSS." Thesis, Belfort-Montbéliard, 2013. http://www.theses.fr/2013BELF0209/document.

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Abstract:

En segmentation d’images, les informations de couleur et de texture sont très utilisées. Le premier apport de cette thèse se situe au niveau de l’utilisation conjointe de ces deux sources d’informations. Nous proposons alors une méthode de combinaison couleur/texture, adaptative et non paramétrique, qui consiste à combiner un (ou plus) gradient couleur et un (ou plus) gradient texture pour ensuite générer un gradient structurel utilisé comme image de potentiel dans l’algorithme de croissance de régions par LPE. L’originalité de notre méthode réside dans l’étude de la dispersion d’un nuage de point 3D dans l’espace, en utilisant une étude comparative des valeurs propres obtenues par une analyse des composantes principales de la matrice de covariance de ce nuage de points. L’approche de combinaison couleur/texture proposée est d’abord testée sur deux bases d’images, à savoir la base générique d’images couleur de BERKELEY et la base d’images de texture VISTEX. Cette thèse s’inscrivant dans le cadre des projets ViLoc (RFC) et CAPLOC (PREDIT), le deuxième apport de celle-ci se situe au niveau de la caractérisation de l’environnement de réception des signaux GNSS pour améliorer le calcul de la position d’un mobile en milieu urbain. Dans ce cadre, nous proposons d’exclure certains satellites (NLOS dont les signaux sont reçus par réflexion voir totalement bloqués par les obstacles environnants) dans le calcul de la position d’un mobile. Deux approches de caractérisation, basées sur le traitement d’images, sont alors proposées. La première approche consiste à appliquer la méthode de combinaison couleur/texture proposée sur deux bases d’images réelles acquises en mobilité, à l’aide d’une caméra fisheye installée sur le toit du véhicule de laboratoire, suivie d’une classification binaire permettant d’obtenir les deux classes d’intérêt « ciel » (signaux LOS) et « non ciel » (signaux NLOS). Afin de satisfaire la contrainte temps réel exigée par le projet CAPLOC, nous avons proposé une deuxième approche basée sur une simplification de l’image couplée à une classification pixellaire adaptée. Le principe d’exclusion des satellites NLOS permet d’améliorer la précision de la position estimée, mais uniquement lorsque les satellites LOS (dont les signaux sont reçus de manière direct) sont géométriquement bien distribués dans l’espace. Dans le but de prendre en compte cette connaissance relative à la distribution des satellites, et par conséquent, améliorer la précision de localisation, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour l’estimation de position, basée sur l’exclusion des satellites NLOS (identifiés par le traitement d’images), conditionnée par l’information DOP, contenue dans les trames GPS
Color and texture are two main information used in image segmentation. The first contribution of this thesis focuses on the joint use of color and texture information by developing a robust and non parametric method combining color and texture gradients. The proposed color/texture combination allows defining a structural gradient that is used as potential image in watershed algorithm. The originality of the proposed method consists in studying a 3D points cloud generated by color and texture descriptors, followed by an eigenvalue analysis. The color/texture combination method is firstly tested and compared with well known methods in the literature, using two databases (generic BERKELEY database of color images and the VISTEX database of texture images). The applied part of the thesis is within ViLoc project (funded by RFC regional council) and CAPLOC project (funded by PREDIT). In this framework, the second contribution of the thesis concerns the characterization of the environment of GNSS signals reception. In this part, we aim to improve estimated position of a mobile in urban environment by excluding NLOS satellites (for which the signal is masked or received after reflections on obstacles surrounding the antenna environment). For that, we propose two approaches to characterize the environment of GNSS signals reception using image processing. The first one consists in applying the proposed color/texture combination on images acquired in mobility with a fisheye camera located on the roof of a vehicle and oriented toward the sky. The segmentation step is followed by a binary classification to extract two classes « sky » (LOS signals) and « not sky » (NLOS signals). The second approach is proposed in order to satisfy the real-time constraint required by the application. This approach is based on image simplification and adaptive pixel classification. The NLOS satellites exclusion principle is interesting, in terms of improving precision of position, when the LOS satellites (for which the signals are received directly) are well geometrically distributed in space. To take into account the knowledge of satellite distribution and then increase the precision of position, we propose a new strategy of position estimation, based on the exclusion of NLOS satellites (identified by the image processing step), conditioned by DOP information, which is provided by GPS data

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Angulo, Lopez Jesus. "Morphologie mathématique et indexation d'images couleur : application à la microscopie en biomédecine." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00007524.

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Abstract:

Dans le domaine de l'image numérique en microscopie biomédicale, la couleur constitue une source importante d'information, laquelle combinée avec la géométrie et la morphologie des structures, permet le développement de techniques quantitatives plus performantes et robustes. Et ceci est aussi le cas dans le domaine des applications multimédia, notamment pour l'indexation automatique par le contenu. Néanmoins, la représentation et le traitement des images couleur reste un problème ouvert.

Cette thèse se propose d'explorer des méthodes à caractère générique pour la segmentation, le filtrage et l'extraction de caractéristiques des images couleur, en se fondant sur des opérateurs de la morphologie mathématique. D'un point de vue plus pratique, les deux applications spécifiques considérées sont la cytologie quantitative hématologique et la lecture de puces à ADN.

Dans un premier temps, nous traitons le problème des espaces couleur. Des résultats mathématiques justifient l'usage des systèmes de coordonnées de type teinte/luminance/saturation. Nous montrons par ailleurs les avantages pratiques de telles représentations lorsqu'on bâtit des histogrammes bidimensionnels teinte/saturation et luminance/saturation pour segmenter les images couleur et pour extraire des reflets, des zones d'ombre et des dégradés sur les images couleur.

Ainsi, nous pouvons aborder l'extension de certains opérateurs morphologiques pour le filtrage et la segmentation d'images couleur ou multispectrales, le but principal étant de développer des opérateurs couleur, extension des opérateurs scalaires, qui soient adaptés aux caractéristiques avantageuses des espaces couleur type teinte/luminance/saturation. Notamment le fait d'avoir à notre disposition l'information chromatique et l'information achromatique d'une manière indépendante, ainsi qu'une information comme la saturation qui joue le rôle de poids de contrôle entre les deux, nous permet de proposer quelques façons différentes de filtrer/segmenter conjointement les structures chromatiques et achromatiques d'une image couleur. Un grand nombre d'exemples ont montré l'intérêt de cette approche.

Nous montrons ensuite les résultats de différentes études concrètes sur la caractérisation et la classification de la forme, la texture et la couleur des objets d'une image grâce aux opérateurs tels que les granulométries et les histogrammes couleur.

Dans la dernière partie, nous abordons deux applications en microscopie biomédicale quantitative. La première application correspond à une plate-forme technologique intégrée pour la segmentation, l'extraction de caractéristiques et la classification de cellules dans des frottis de sang périphérique, dans le cadre d'applications en réseau (téléhématologie). Dans la deuxième application, nous utilisons les opérateurs morphologiques les plus avancés dans une approche automatique très performante pour l'extraction des données des spots de l'image d'une puce à ADN.

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Kouassi, Rémi Kessé. "Etude des transformations linéaires pour la représentation des images multicomposantes : application a la quantification et à la segmentation des images couleur." Dijon, 2000. http://www.theses.fr/2000DIJOS054.

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Abstract:

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.

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DOMBRE, Julien. "Systèmes de représentation multi-échelles pour l'indexation et la restauration d'archives médiévales couleur." Phd thesis, Université de Poitiers, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00006234.

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Abstract:

Nos travaux ont été motivés par un problème pratique visant à rechercher des objets au sein d'images et en particulier dans des bases d'images de fresques médiévales. Les outils développés devront aider les historiens de l'art dans leur travail quotidien en leur fournissant la possibilité de retrouver et de caractériser des images ou des objets similaires dans l'ensemble des images dont ils disposent. Cette étude se situe par conséquent dans le cadre de la recherche d'images par le contenu. Pour résoudre ce problème, les méthodes classiques sont inefficaces car elles caractérisent les images globalement sans prendre en compte l'arrangement des objets qui les compose. La méthode proposée décrit l'image par un graphe pyramidal considérant alors l'image composée d'objets complexes en relation les uns avec les autres. Un algorithme de segmentation multi-échelles génère un ensemble de partitions cohérentes entre elles isolant ainsi les objets puis leurs parties. Les graphes d'adjacence des différents niveaux sont alors liés les uns avec les autres pour obtenir le graphe pyramidal de l'image. Au sein de cette structure de représentation de haut-niveau, nous avons ensuite cherché à caractériser chaque région le plus correctement possible à partir de sa couleur, sa texture et sa forme. Divers algorithmes sont enfin proposés pour utiliser de manière combinée ces description des objets ainsi que l'information spatiale et pyramidale de la représentation pour déterminer la similarité entre images et détecter des objets semblables au sein de la base d'images. De nombreux exemples expérimentaux illustrent ce manuscrit et montrent que cette approche est globalement plus performante que les systèmes existants.

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ATTIA, Dhouha. "Segmentation d'images par combinaison adaptative couleur-texture et classification de pixels. : Applications à la caractérisation de l'environnement de réception de signaux GNSS." Phd thesis, Université de Technologie de Belfort-Montbeliard, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01001748.

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Abstract:

En segmentation d'images, les informations de couleur et de texture sont très utilisées. Le premier apport de cette thèse se situe au niveau de l'utilisation conjointe de ces deux sources d'informations. Nous proposons alors une méthode de combinaison couleur/texture, adaptative et non paramétrique, qui consiste à combiner un (ou plus) gradient couleur et un (ou plus) gradient texture pour ensuite générer un gradient structurel utilisé comme image de potentiel dans l'algorithme de croissance de régions par LPE. L'originalité de notre méthode réside dans l'étude de la dispersion d'un nuage de point 3D dans l'espace, en utilisant une étude comparative des valeurs propres obtenues par une analyse des composantes principales de la matrice de covariance de ce nuage de points. L'approche de combinaison couleur/texture proposée est d'abord testée sur deux bases d'images, à savoir la base générique d'images couleur de BERKELEY et la base d'images de texture VISTEX. Cette thèse s'inscrivant dans le cadre des projets ViLoc (RFC) et CAPLOC (PREDIT), le deuxième apport de celle-ci se situe au niveau de la caractérisation de l'environnement de réception des signaux GNSS pour améliorer le calcul de la position d'un mobile en milieu urbain. Dans ce cadre, nous proposons d'exclure certains satellites (NLOS dont les signaux sont reçus par réflexion voir totalement bloqués par les obstacles environnants) dans le calcul de la position d'un mobile. Deux approches de caractérisation, basées sur le traitement d'images, sont alors proposées. La première approche consiste à appliquer la méthode de combinaison couleur/texture proposée sur deux bases d'images réelles acquises en mobilité, à l'aide d'une caméra fisheye installée sur le toit du véhicule de laboratoire, suivie d'une classification binaire permettant d'obtenir les deux classes d'intérêt " ciel " (signaux LOS) et " non ciel " (signaux NLOS). Afin de satisfaire la contrainte temps réel exigée par le projet CAPLOC, nous avons proposé une deuxième approche basée sur une simplification de l'image couplée à une classification pixellaire adaptée. Le principe d'exclusion des satellites NLOS permet d'améliorer la précision de la position estimée, mais uniquement lorsque les satellites LOS (dont les signaux sont reçus de manière direct) sont géométriquement bien distribués dans l'espace. Dans le but de prendre en compte cette connaissance relative à la distribution des satellites, et par conséquent, améliorer la précision de localisation, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour l'estimation de position, basée sur l'exclusion des satellites NLOS (identifiés par le traitement d'images), conditionnée par l'information DOP, contenue dans les trames GPS.

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Anwander, Alfred. "Segmentation d'images couleur par un opérateur gradient vectoriel multiéchelle et contour actif : application à la quantification des phases minéralogiques du clinker de cimen." Lyon, INSA, 2001. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2001ISAL0062/these.pdf.

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Abstract:

L'objectif de cette thèse est la quantification des phases de clinker de ciment par analyse d'images couleur issues d'un microscope optique. La segmentation des cristaux a été abordée par une double démarche adaptée aux contraintes industrielles : La première porte sur une méthode originale de calcul du gradient couleur dans le cas des images acquises avec une camera couleur standard mono-CCD. Ces images multi-spectrales ont la particularité de présenter une résolution réduite des composantes couleur par rapport à celle de la luminosité. L'adaptation d'une approche multi-échelle et une pondération des composantes sont intégrée dans un nouvel opérateur de gradient couleur multi-échelle (GCM). Les études comparatives avec des techniques classiques, effectuées dans le cadre de la détection des contours, montrent la contribution du GCM. Le deuxième modèle original concerne la segmentation d'images par un contour déformable de type "ballon". Notre modèle stabilise la déformation par normalisation de la longueur du contour actif avant chaque itération. Ceci permet des grandes déformations du contour sans requérir le ré-échantillonnage de la courbe, étape nécessaire dans l’approche classique. L’algorithme est plus rapide et plus robuste et autorise un contour initial loin du contour final. Le logiciel développé en partenariat avec la société Lafarge Ciments intègre ces différentes techniques de traitement d'image couleur : Pré-traitement des images, segmentation par approche contour effectuée à l'aide du GCM des images microscopiques couleur, une fermeture des contours. Les régions homogènes ainsi segmentées, sont ensuite classifiées grâce à des paramètres de texture et de couleur. Le système fourni une quantification des trois phases principales du clinker et une analyse statistique des dimensions des cristaux. Il remplace une mesure manuelle longue et fastidieuse et permet d’augmenter la qualité de la fabrication par des mesures plus fréquentes en sortie du four à ciment
The objective of this thesis is the quantification of cement clinker phases by analysis of color images acquired with an optical microscope. The segmentation of the crystals is approached in a double way adapted to industrial constraints. The first introduces an orignal computation of the color gradient for images acquired with a standard mono-CCD color camera. These multispectral images have the particularity of a reduced resolution of color components compared to that of luminance. The adaptation of a multiscale approach and weighting of the components are integrated in a new multiscale color gradient (MCG) operator. Comparative studies with classical techniques in the domain of edge detection, show the contribution of the MCG. The second original model concerns image segmentation by deformable contours of “balloon” type. Our model stabilizes the deformation by normalizing the contour length at each iteration. This allows big deformations of the contour without re-sampling of the contour, which is necessary in the classical approach. The algorithm is faster, more robust and allows an initial contour which is far from the final contour. The software developed in partnership with the company “Lafarge Ciments” integrates the different color image processing techniques. Pre-processing of the images, segmentation by edge detection using the MCG of the microscopic color images and edge closing. The homogeneous regions segmentation in this way are classified using color and texture parameters. The system computes a quantification of the three clinker phases and a statistical analysis of the crystal dimensions. It replaces long and tiring manual measurements and allows a high quality production by more frequent measurements at the exit of the cement kiln

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Anwander, Alfred Neyran Bruno Baskurt Atilla. "Segmentation d'images couleur par un opérateur gradient vectoriel multiéchelle et contour actif application à la quantification des phases minéralogiques du clinker de ciment /." Villeurbanne : Doc'INSA, 2005. http://docinsa.insa-lyon.fr/these/pont.php?id=anwander.

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Daul, Christian. "Segmentation, recalage et reconstruction 3D de données.Traitement d'images médicales et industrielles." Habilitation à diriger des recherches, Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00326078.

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Abstract:

Le travail de recherche relaté dans ce manuscrit présente mes activités en traitement d'images que j'ai menées successivement dans trois organismes, à savoir le Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection (LSIIT, UMR CNRS/Université Louis Pasteur de Strasbourg), l'Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik'' (Fraunhofer Institut, Kaiserslautern, Allemagne) et le Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN, UMR CNRS/Nancy Université). D'un point de vue scientifique, mes principales activités en traitement d'images concernent la segmentation d'images dont le contenu, relativement complexe, requiert des algorithmes utilisant des connaissances a priori liées aux objets à segmenter (contours actifs, méthode s'inspirant de la transformée de Hough. Le recalage de donnée 2D ou 3D et monomodales ou multimodales est un autre aspect scientifique caractérisant le travail décrit ici. Ces thèmes de recherche, ainsi que des méthodes de reconstruction et/ou de superposition de données 3D ont conduit à des solutions originales dans le cadre de problèmes industriels (reconstruction 3D de pièces manufacturées pour une mesure dimensionnelle et classification de surfaces en fonction de leur teinte et texture) ou médicaux (diagnostic précoce du cancer du sein via la reconstruction du foyer de microcalcifications, positionnement de patients en radiothérapie intra crânienne par recalage 3D multimodal, aide au diagnostic de maladies cardio-vasculaires par la superposition de données multimodales et détection du cancer de la vessie par mosaïquage d'images).

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Risson, Valéry. "Application de la morphologie mathématique à l'analyse des conditions d'éclairage des images couleurs." Paris, ENMP, 2001. https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00003315.

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Abstract:

Cette thèse présente des outils d'analyse d'images couleur visant à extraire des informations pertinentes sur les conditions d'éclairage de l'image caractérisant sa composante lumineuse et nous révélant des indices sur son contexte sémantique. Cependant, ces informations ne sont pas directement disponibles à travers les données image. Nous identifions donc des objets sémantiques d'intérêt, dans le cadre de notre problématique, et nous développons les outils nécessaires pour les analyser. Nous nous appuyons sur des modèles physiques d'illumination pour décrire les phénomènes de réflexion lumineuse et comprendre comment ils modifient les données image. Premièrement, nous présentons une approche photométrique de l'analyse des conditions d'éclairage qui s'articule autour d'un outil de détection des ombres. Les ombres permettent de mesurer le contraste de luminance global sur l'image, ce qui donne une indication sur le rapport entre la lumière directe et la lumière ambiante. Pour affiner l'analyse, nous présentons aussi un outil de détection de ciel qui permet d'extraire les conditions météorologiques prévalant au moment de la prise de vue. Deuxièmement, nous présentons une méthode de détection de la chrominance de l'illuminant. La convergence observée sur les surfaces inhomogènes est utilisée pour identifier la chrominance de l'illuminant. L'emploi de la segmentation morphologique couleur permet d'effectuer un découpage de l'image en zones homogènes en couleur et en luminance; chaque région correspond à une réflectance spectrale uniforme. Ensuite, un filtrage élimine les régions qui ne vérifient pas les hypothèses sousjacentes au modèle de réflexion dichromatique. Enfin, à partir des convergences chromatiques calculées sur chaque région, on détermine le point de convergence le plus probable. C'est le point correspondant aux coordonnées chromatiques de la chrominance de l'illuminant.

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Lézoray, Olivier. "Segmentation d'images couleur par morphologie mathematique et classification de donnees par reseaux de neurones : application a la classification de cellules en cytologie des sereuses." Caen, 2000. http://www.theses.fr/2000CAEN2008.

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Abstract:

Dans ce travail, nous avons etudie les differentes etapes utiles a l'elaboration d'un systeme de vision par ordinateur : la segmentation d'images, la caracterisation d'objets et la classification de donnees. Nous avons developpe des techniques originales suffisamment generales permettant de realiser chacune de ces etapes. Nous exposerons tout d'abord une methode de segmentation d'images couleur de microscopie basee sur une ligne de partage des eaux utilisant des informations locales et globales. Afin de pouvoir adapter les points critiques de la methode, nous avons defini une strategie d'optimisation qui permet de definir la facon de les aborder et de les optimiser. Nous nous sommes plus particulierement interesses au choix de l'espace couleur et a l'obtention de marqueurs. En particulier, nous avons defini une strategie de choix de l'espace couleur basee sur une mesure du contraste couleur a partir d'informations a priori. Nous detaillons ensuite une architecture de reseaux de neurones. Son principe consiste a simplifier la tache du classifieur en divisant le probleme a resoudre. L'architecture que nous avons definie permet de simplifier la reconnaissance des donnees, d'ameliorer l'apprentissage, de simplifier la structure des reseaux de neurones utilises mais principalement d'augmenter le taux de reconnaissance du classifieur. Nous avons illustre ces proprietes par des experimentations sur differentes bases de donnees. Enfin, nous presentons l'elaboration d'un systeme d'aide au screening par le tri informatique cellulaire. Ce systeme realise la synthese des methodes proposees dans les deux premieres parties. Il est totalement autonome et permet la reconnaissance des cellules de facon tres fiable (94. 5% des cellules anormales et 99% des cellules normales).

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Hussenet, Laurent. "De l'analyse d'images à la reconstruction 3D : application au contrôle d'objets métalliques." Reims, 2002. http://www.theses.fr/2002REIMS021.

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Abstract:

Cette thèse propose une étude des méthodes d'analyse d'images appliquées au contrôle automatique de matériaux réfléchissants. En effet, les phénomènes optiques sur ces surfaces rendent difficile la compréhension de l'image et nécessitent des outils d'analyse adaptés. Une étude des différents modèles de réflexion est présentée, en mettant en évidence les modèles les plus adaptés à la réflexion métallique. Nous exposons ensuite une méthode de segmentation basée sur des images couleurs utilisée pour localiser rapidement l'objet à contrôler. Les propriétés photométriques du matériau sont ensuite extraites à partir d'une méthode basée sur plusieurs images d'intensités. Finalement, nous utilisons ces estimations pour notre méthode de reconstruction. Nous évaluons nos résultats sur des expérimentations à partir d'images de synthèse, calculées à partir de cartes d'élévations connues. Ceci nous permet d'évaluer les erreurs produites au cours des différentes étapes de la résolution.

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Garcia, Arnaud. "Analyse statistique et morphologique des images multivaluées : développements logiciels pour les applications cliniques." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00422589.

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Abstract:

La détection et la segmentation de formes dans les images à partir d'un échantillon nécessitent de combiner une analyse statistique des données à une analyse morphologique de l'image. L'analyse statique a pour objectif un calcul local de la similarité de l'image au modèle ; l'analyse morphologique vient compléter ce dispositif en permettant la prise en compte de l'information géométrique pour finaliser les étapes de détection et de segmentation. Les images étudiées sont des images multivaluées : images couleur, images multimodalité ou pile d'images émergeant d'une analyse multiéchelle d'une image scalaire... Le passage de l'image scalaire à l'image multivaluée pose des difficultés fondamentales, notamment pour l'analyse morphologique qui requiert de disposer d'un ordre total sur les valeurs manipulées. Contrairement aux scalaires, deux vecteurs ne sont pas comparables. La plupart des opérateurs définis dans le cas scalaire ne trouvent pas d'équivalent immédiat dans le cas vectoriel. Travailler à partir d'un échantillon permet de déverrouiller la situation, chaque élément de l'image multivaluée pouvant être ordonné selon sa similarité à l'échantillon. Sous réserve d'une relation univoque entre les vecteurs et leur rang dans l'espace des similarités, tous les opérateurs définis pour les images scalaires peuvent alors êtres étendus aux images vectorielles. Des applications sur les images couleur et sur des images médicales sont présentées. Une librairie "Open Source" (vmorph) a été réalisée afin détendre les opérateurs de morphologie mathématique aux vecteurs sur la base de nos travaux.

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Gong, Hao. "Segmentation d'images couleurs et multispectrales de la peau." Phd thesis, Université de Grenoble, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00934789.

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Abstract:

La délimitation précise du contour des lésions pigmentées sur des images est une première étape importante pour le diagnostic assisté par ordinateur du mélanome. Cette thèse présente une nouvelle approche de la détection automatique du contour des lésions pigmentaires sur des images couleurs ou multispectrales de la peau. Nous présentons d'abord la notion de minimisation d'énergie par coupes de graphes en terme de Maxima A-Posteriori d'un champ de Markov. Après un rapide état de l'art, nous étudions l'influence des paramètres de l'algorithme sur les contours d'images couleurs. Dans ce cadre, nous proposons une fonction d'énergie basée sur des classifieurs performants (Machines à support de vecteurs et Forêts aléatoires) et sur un vecteur de caractéristiques calculé sur un voisinage local. Pour la segmentation de mélanomes, nous estimons une carte de concentration des chromophores de la peau, indices discriminants du mélanomes, à partir d'images couleurs ou multispectrales, et intégrons ces caractéristiques au vecteur. Enfin, nous détaillons le schéma global de la segmentation automatique de mélanomes, comportant une étape de sélection automatique des "graines" utiles à la coupure de graphes ainsi que la sélection des caractéristiques discriminantes. Cet outil est comparé favorablement aux méthodes classiques à base de coupure de graphes en terme de précision et de robustesse.

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Qazi, Imtnan-Ul-Haque. "Luminance-Chrominance linear prediction models for color textures: An application to satellite image segmentation." Phd thesis, Université de Poitiers, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00574090.

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Abstract:

Cette thèse détaille la conception, le développement et l'analyse d'un nouvel outil de caractérisation des textures exploitant les modèles de prédiction linéaire complexe sur les espaces couleur perceptuels séparant l'intensité lumineuse de la partie chromatique. Des modèles multicanaux 2-d causaux et non-causaux ont été utilisés pour l'estimation simultanée des densités spectrales de puissance d'une image " bi-canal ", le premier contenant les valeurs réelles de l'intensité et le deuxième les valeurs complexes de la partie chromatique. Les bonnes performances en terme de biais et de variance de ces estimations ainsi que l'usage d'une distance appropriée entre deux spectres assurent la robustesse et la pertinence de l'approche pour la classification de textures. Une mesure de l'interférence existante entre l'intensité et la partie chromatique à partir de l'analyse spectrale est introduite afin de comparer les transformations associées aux espaces couleur. Des résultats expérimentaux en classification de textures sur différents ensembles de tests, dans différents espaces couleur (RGB, IHLS et L*a*b*) sont présentés et discutés. Ces résultats montrent que la structure spatiale associée à la partie chromatique d'une texture couleur est mieux caractérisée à l'aide de l'espace L*a*b* et de ce fait, cet espace permet d'obtenir les meilleurs résultats pour classifier les textures à l'aide de leur structure spatiale et des modèles de prédiction linéaire. Une méthode bayésienne de segmentation d'images texturées couleur a aussi été développée à partir de l'erreur de prédiction linéaire multicanale. La contribution principale de la méthode réside dans la proposition d'approximations paramétriques robustes pour la distribution de l'erreur de prédiction linéaire multicanale : la distribution de Wishart et une approximation multimodale exploitant les lois de mélanges gaussiennes multivariées. Un autre aspect original de l'approche consiste en la fusion d'un terme d'énergie sur la taille des régions avec l'énergie du modèle de Potts afin de modéliser le champ des labels de classe à l'aide d'un modèle de champ aléatoire possédant une distribution de Gibbs. Ce modèle de champ aléatoire est ainsi utilisé pour régulariser spatialement un champ de labels initial obtenu à partir des différentes approximations de la distribution de l'erreur de prédiction. Des résultats expérimentaux en segmentation d'images texturées couleur synthétiques et d'images satellites hautes résolutions QuickBird et IKONOS ont permis de valider l'application de la méthode aux images fortement texturées. De plus les résultats montrent l'intérêt d'utiliser les approximations de la distribution de l'erreur de prédiction proposées ainsi que le modèle de champ de labels amélioré par le terme d'énergie qui pénalise les petites régions. Les segmentations réalisées dans l'espace L*a*b* sont meilleures que celles obtenues dans les autres espaces couleur (RGB et IHLS) montrant à nouveau la pertinence de caractériser les textures couleur par la prédiction linéaire multicanale complexe à l'aide de cet espace couleur.

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Thomas, Corinne. "Accès par le contenu à des documents numérisés contenant du texte et de l'image." Paris 7, 2001. http://www.theses.fr/2001PA077150.

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Ghandour, Sarah. "Segmentation d'images couleurs par morphologie mathématique : application aux images microscopiques." Toulouse 3, 2010. http://thesesups.ups-tlse.fr/867.

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Abstract:

Dans ces travaux de thèse, nous avons proposé une nouvelle méthode de segmentation automatique et non supervisée basée sur la morphologie mathématique. D'abord, l'algorithme de segmentation développé a été appliqué sur une stratégie de segmentation marginale. Cette dernière consiste à segmenter les trois composantes rouge, vert et bleu indépendamment et à les fusionner pour obtenir l'image couleur finale traitée. Ensuite, l'analyse en composante principale (ACP) a été utilisée afin d'optimiser le temps de calcul de l'algorithme de segmentation. Une étape d'extraction d'attributs de formes et de couleurs est réalisée afin de tirer l'information sémantique contenue dans l'image. Les résultats montrent que notre méthode qui ne nécessite aucune connaissance a priori peut être adaptée à plusieurs types d'images de cytologie
Future architectures of communication systems will be more and more complex due to the need for reconfigurability in terms of frequency, emitted and received power, power consumption and reliability. One interesting and very promising technology comes under the name of RF-MEMS. In general MEMS component replaces and outperforms its counterparts. These structures will be yielded to electrostatic and/or electromagnetic strains that it is necessary to investigate and to understand the effects. Besides, power handling of those devices is one of the parameters that qualify its robustness. Since they have shown interesting functionalities for space applications, its sensitivity to radiation needs to be understood. The motivation of the thesis aims at analyzing the impact of those strains in the functional parameters (actuation voltages, switching times, insertion losses, isolation), using an appropriate reliability bench test. Clever analyses of the failure mechanisms that occur after stresses such as DC stress, ESD discharge, RF power qualification and radiation, have been performed. The stresses will be applied on various structures with various architectures and designs, in order to determine the robustness and the reliability of each technology. Finally, the validation and the new findings of these works present one design integrating ESD protection and an accelerated stress test circuit is also proposed. This thesis was being part of the framework of the European Network of Excellence AMICOM on RF Micro-systems where reliability has been defined to be a major challenge to its integration and its commercialization

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Bouyanzer, Hassane. "Extraction automatique de caractéristiques sur des images couleurs : application à la mesure de paramètres." Rouen, 1992. http://www.theses.fr/1992ROUES059.

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Abstract:

Dans cet ouvrage, nous avons mis en œuvre des méthodes de segmentation des images monochromes puis trichromes. L'emploi de la couleur en segmentation est un sujet de recherche récent, qui suscite un grand intérêt. L'application développée dans ce mémoire concerne l'automatisation de la procédure de calcul de paramètres sur des montures de lunettes. L'originalité du travail consiste en l'introduction de deux algorithmes de classification probabiliste EM et SEM

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Wong, Poh Lee. "Automated fish detection and identification." Thesis, La Rochelle, 2015. http://www.theses.fr/2015LAROS009.

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Abstract:

L’utilisation de techniques informatiques pour la reconnaissance et l'identification des poissons est devenue assez populaire parmi les chercheurs. Ces nouvelles approches sont importantes, puisque les informations extraites sur les poissons telles que leurs trajectoires, leurs positions ou leurs couleurs, permettent de déterminer si les poissons sont en bonne santé ou en état de stress. Les méthodes existantes ne sont pas assez précises notamment lorsque des éléments tels que les bulles ou des zones éclairées peuvent être identifiées comme étant des poissons. De plus, les taux de reconnaissance et d'identification des systèmes existants peuvent encore être améliorés afin d’obtenir des résultats à la fois meilleurs et plus précis. Afin d’obtenir de meilleurs taux de reconnaissance et d'identification, un système amélioré a été construit en combinant plusieurs méthodes de détection et d’analyse. Tout d'abord, la première étape a consisté à proposer une méthode de suivi d'objets dans le but de localiser en temps réel la position des poissons à partir de vidéos. Celle-ci inclut le suivi automatisé multi-cibles de poissons dans un aquarium. Les performances en termes de détection et d’identification risquaient d’être faibles notamment en raison du processus de suivi dans un environnement temps réel. Une méthode de suivi des poissons plus précise est donc proposée ainsi qu'une méthode complète pour identifier et détecter les modèles de nage des poissons. Dans ces travaux, nous proposons, pour le suivi des poissons, une amélioration de l’algorithme du filtre particulaire en l’associant à un algorithme de détection de mouvement. Un système doté de deux caméras est également proposé afin d'obtenir un meilleur taux de détection. La seconde étape comprend la conception et le développement d'une méthode améliorée pour le recadrage et la segmentation dynamique des images dans un environnement temps réel. Ce procédé est proposé pour extraire de la vidéo les images représentant les poissons en éliminant les éléments provenant de l’arrière-plan. La troisième étape consiste à caractériser les objets (les poissons). La méthode proposée est basée sur des descripteurs utilisant la couleur pour caractériser les poissons. Ces descripteurs sont ensuite utilisés dans la suite des traitements. Dans nos travaux, les descripteurs couleurs généralisés de Fourier (GCFD : Generalized Color Fourier Descriptor) sont utilisés et une adaptation basée sur la détection de l’environnement est proposée afin d’obtenir une identification plus précise des poissons. Une méthode de mise en correspondance basée sur un calcul de distance est utilisée pour comparer les vecteurs de caractéristiques des images segmentées afin de classifier les poissons présents dans la vidéo. Un prototype dont le but est de modéliser les profils de nage des poissons a été développé. Celui-ci intègre toutes les méthodes proposées et a permis d’évaluer la validité de notre approche. Les résultats montrent que les méthodes proposées améliorent la reconnaissance et l’identification en temps réel des poissons. La méthode de suivi proposée montre une amélioration par rapport au procédé basé sur le filtre particulaire classique. Le recadrage dynamique et la méthode de segmentation temps-réel présentent en termes de précision un pourcentage moyen de 84,71%. La méthode de caractérisation des objets développée pour reconnaitre et identifier en temps réel les poissons montre également une amélioration par rapport aux descripteurs couleurs classiques. Le travail réalisé peut trouver une application directe auprès des aquaculteurs afin de suivre en temps réel et de manière automatique le comportement des poissons et éviter ainsi un suivi « visuel » tel qu’il est réalisé actuellement
Recognition and identification of fish using computational methods have increasingly become a popular research endeavour among researchers. The methods are important as the information displayed by the fish such as trajectory patterns, location and colour could determine whether the fish are healthy or under stress. Current methods are not accurate especially when there exist thresholds such as bubbles and some lighted areas which might be identified as fish. Besides, the recognition and identification rate of the existing systems can still be improved to obtain better and more accurate results. In order to achieve a better recognition and identification rate, an improved scheme consisting of a combination of several methods is constructed. First of all, the first approach is to propose an object tracking method for the purpose of locating the position of fish for real-time videos. This includes the consideration of tracking multiple fish in a single tank in an automated way. The detection and identification rate may be slow due to the on-going tracking process especially in a real-time environment. A more accurate fish tracking method is proposed as well as a systematic method to identify and detect fish swimming patterns. In this research, the particle filter algorithm is enhanced and further combined with the motion detection algorithm for fish tracking. A dual camera system is also proposed to obtain better detection rate. The second approach includes the design and development of an enhanced method for dynamically cropping and segmenting images in real-time environment. This method is proposed to extract each image of the fish from every successive video frame to reduce the tendency of detecting the background as an object. The third approach includes an adapted object characterisation method which utilises colour feature descriptors to represent the fish in a computational form for further processing. In this study, an object characterisation method, GCFD (Generalized Colour Fourier Descriptor) is adapted to suit the environment for more accurate identification of the fish. A feature matching method based on distance matching is used to match the feature vectors of the segmented images for classifying the specific fish in the recorded video. In addition, a real-time prototype system which models the fish swimming pattern incorporating all the proposed methods is developed to evaluate the methods proposed in this study. Based on the results, the proposed methods show improvements which result in a better real-time fish recognition and identification system. The proposed object tracking method shows improvement over the original particle filter method. Based on the average percentage in terms of the accuracy for the dynamic cropping and segmentation method in real time, an acceptable value of 84.71% was recorded. The object characterisation method which is adapted for fish recognition and identification in real time shows an improvement over existing colour feature descriptors. As a whole, the main output of this research could be used by aquaculturist to track and monitor fish in the water computationally in real-time instead of manually

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Lefèvre, Sébastien. "Détection d'événements dans une séquence vidéo." Phd thesis, Université François Rabelais - Tours, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00278073.

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Le problème abordé ici concerne l'indexation de données multimédia par la recherche d'extraits pertinents. Nos travaux se focalisent sur l'analyse de séquences vidéo afin d'y détecter des événements prédéfinis. La recherche de ces événements étant contextuelle, nous proposons une architecture et des outils génériques et rapides pour la mise en oeuvre de systèmes d'indexation spécifiques. Nous insistons notamment sur les problèmes suivants : la segmentation temporelle des données, la séparation du fond et des objets, la structuration du fond, le suivi des objets (rigides ou non, avec ou sans apprentissage) et l'analyse des données audio. Afin de résoudre ces différents problèmes, les outils génériques que nous proposons sont basés sur des analyses semi-locales, des approches multirésolution, des modèles de Markov cachées et la méthode des contours actifs. L'architecture et les outils introduits ici ont été validés au travers de plusieurs applications.

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Carron, Thierry. "Segmentations d'images couleur dans la base teinte-luminance-saturation : approche numérique et symbolique." Chambéry, 1995. http://www.theses.fr/1995CHAMS026.

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Abstract:

L'utilisation de la couleur dans les étapes de segmentation va aboutir, grâce à l'apport complémentaire d'informations (données tridimensionnelles), à de meilleurs résultats qu'en utilisant une représentation monochrome. La traduction de cette information dans un espace Teinte-Luminance-Saturation, très proche de la perception humaine des couleurs, permet une interprétation aisée, une certaine indépendance et une complémentarité entre les informations. Ceci va faciliter l'intégration des caractéristiques spécifiques des images couleurs dans le processus de segmentation. Cependant, l'un des soucis de la mise au point des méthodes de traitement couleur sera de ne pas payer le gain de performance par un accroissement important des temps de traitements. Une stratégie peut alors consister à chercher à fusionner les informations apportées par les trois composantes afin de définir une information unique traduisant soit un critère d'homogénéité dans le cas de la segmentation en régions, soit un critère de discontinuité dans le cas de la détection de contours. Cette fusion des données peut être envisagée par une approche classique, en effectuant une somme pondérée des informations, ou bien en employant des techniques de fusion plus élaborées reposant sur des représentations symboliques associées à la théorie des sous-ensembles flous.

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Marchessoux, Cédric. "Système d'acquisition 3D pour le pied humain." Phd thesis, Université de Poitiers, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00009251.

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Abstract:

Ce projet a été réalisé dans le cadre d'une thèse CIFRE avec le laboratoire IRCOM-SIC à Poitiers et l'entreprise GABILLY située à Limoges. Cette société fabrique des chaussures orthopédiques grâce aux mesures sur le pied effectuées manuellement par un podo-orthésiste. La précision est de +/- 4 mm. Cette société souhaite développer un système de métrologie du pied pour obtenir une précision de 1 mm. Les informations fournies par un tel système doivent aussi donner des indications de pression du pied. Ce système dépend des contraintes imposées par la prise de mesure sur le patient, par la difficulté de numériser et modéliser l'objet entier, par le choix du système d'acquisition et de la modélisation. Le système à développer doit être le plus simple possible, entièrement automatique, le moins cher possible et doit être géré par un ordinateur PC standard. Il doit permettre d'extraire à partir du pied humain un nuage de points. Le projet a été envisagé sous un axe vision à l'aide de caméras couleur. Une technique d'étalonnage particulière avec une simple mire plane a été mise en place pour faciliter la prise en main du système. La détection de la mire est effectuée par la transformée de Hough. Le système d'acquisition en trois dimensions pour le pied humain est un système de vision passive. Les méthodes mises en oeuvre doivent permettre de traiter n'importe quel type de pied donc de peau, quelque soit la couleur, la forme ou la texture. Dans un premier temps, une étude sur la peau humaine a permis de choisir un espace de représentation de la couleur et une couleur particulière pour le fond du système. Les images du pied sont segmentées par une méthode spécifique afin d'éliminer tous les pixels n'appartenant pas au pied. La segmentation est effectuée dans l'espace Teinte-Luminance-Saturation et par une opération de dilatation géodésique. Les points de pression sont obtenus par un traitement spécifique de l'histogramme de l'image de la Teinte segmentée. Ensuite, plu-sieurs méthodes de reconstruction 3D ont été mises en place pour extraire un nuage de points 3D appartenant à la surface du pied. La première méthode est une technique de reconstruction par projection et la deuxième est basée sur la stéréovision dont la mise en correspondance des points est faite par corrélation. La modélisation ou reconstruction de surface du nuage de points obtenu n'est pas le premier objectif mais elle permet de valider les méthodes d'extraction de nuages de points, plusieurs méthodes de reconstruction de surfaces ont été expérimentées sur des nuages de points organisés et non organisés. Finalement, deux systèmes d'acquisition ont été développés : 2D et 3D. Le système 2D est inclus dans le système 3D et il permet la fabrication des semelles orthopédiques qui représentent cinquante des cas rencontrés. Les informations extraites sont les contours de la plante du pied, la métrologie et les points de pression. Les fichiers de nuage de points obtenus sont directement exploitables par les logiciels de conception assistée par ordinateur.

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Dissertations / Theses on the topic 'Segmentation d'image en couleur'

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