Analyse de la texture à base de la transformée de Hermite
Résumé
Le travail abordé dans ce mémoire traite le problème de la segmentation d’images texturées à base de la transformée de Hermite. Cette méthode parmi les méthodes de segmentation temps fréquence telle que les méthodes basées sur les filtres de Gabor, la transformée en ondelettes, la transformée de Huang-Hilbert. La transformée de Hermite est une transformée locale qui permet de décomposer un signal localisé en l’observant par morceaux à travers une fenêtre, dite d’analyse, que l’on positionne successivement en différents endroits du signal. La décomposition se fait par projection du signal observé à
travers la fenêtre sur une base de polynômes orthogonaux de Hermite par rapport à la fenêtre en question. Elle possède des propriétés très voisines, mais plus précises que les filtres de Gabor. Ses fonctions d'analyse ont l'avantage d'être similaires aux dérivés des gaussiennes, qui correspondent aux profils des champs réceptives des mammifères et des systèmes visuels.
Afin de caractériser chaque pixel par un ensemble d'attributs extraires à partir les images texturées filtrées par la transformée de Hermite. Les performances de cette approche proposée dépendent du nombre maximal de filtres utilisés, de l’étendue spatiale du filtre. de la taille de fenêtre de voisinage