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La sélection d’attributs dans les applications d’imagerie couleur

Nicolas Vandenbroucke, Laurent Busin, Alice Porebski (EIL-CO)

jeudi 25 novembre 2010 à 14h00

salle B014 - Copie des transparents.


L’imagerie couleur offre aujourd’hui la possibilité de répondre à de nouvelles et nombreuses applications dans des secteurs d’activité très variés. Dans la plupart des systèmes d’analyse d’images couleur, il s’agit d’abord d’acquérir une image, puis de coder l’information couleur dans un espace de représentation adéquat. L’étape suivante consiste alors à extraire l’information utile au regard de l’application considérée. Cette étape peut être d’abord une étape de segmentation de l’image à partir de laquelle des régions sont déterminées avant d’être interprétées. Lorsque les propriétés des pixels sont analysées dans l’espace couleur, cette étape de segmentation est alors réalisée par classification des pixels suivie d’une analyse en composantes connexes. Ainsi chaque pixel est caractérisé, soit directement par ses composantes couleur, soit par d’autres attributs évalués dans son voisinage. Les classes en présence peuvent alors être définies dans l’espace d’attributs choisi. Dans d’autres applications d’analyse d’images couleur, il s’agit de classer directement tout ou partie de l’image acquise sans procéder nécessairement à une étape de segmentation puis de procéder à l’étape de décision.

Cependant, il existe de nombreux espaces de représentation de la couleur et de nombreux attributs pour décrire les textures couleur. Les résultats d’un traitement dépendent du choix de cet espace couleur et des attributs utilisés pour définir les classes en présence. Dès lors, plusieurs questions peuvent se poser : Quel espace couleur choisir ? Comment le sélectionner automatiquement dans un contexte supervisé ou non ? Comment choisir des attributs pertinents au regard de l’application considérée et comment les sélectionner automatiquement ?

Cet exposé tentera de donner des éléments de réponses à ces questions au travers de trois problématiques :

  • la sélection d’un espace couleur hybride pour la classification supervisée de pixels,
  • la sélection automatique d’espaces couleur pour la classification non supervisée de pixels,
  • la sélection d’attributs de texture couleur pour la classification supervisée d’images couleur.