Segmentation d'images par combinaison des paramétres texturaux des matrices des cooccurrences et des ondelettes
Loading...
Date
2010
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Chacun peut analyser l’image à sa manière, pour en dégager une impression et d’en extraire des informations précises. Dans le but de rendre cette opération possible, plus simple, plus efficace, plus agréable et d’améliorer l’aspect visuel, le traitement d’images existe à cet effet. Dans le traitement d’images, la segmentation est une étape fondamentale dans la mesure où elle conditionne l’interprétation de l’image. En effet, elle a pour objectif l’extraction des éléments pertinents de l’image, et permet également la description de l’information contenue dans l’image en donnant une représentation plus condensée et facilement exploitable. C'est pour cela de nombreux algorithmes de segmentation d’images ont été proposés durant les dernières décennies, reposant sur les différentes approches : contour, région et texture. Contrairement aux méthodes de segmentation d’images qui utilisent le seul paramètre le niveau de gris, beaucoup d’images, et plus particulièrement les images naturelles possédant des zones texturées non homogènes au sens des niveaux de gris, nécessitent l’introduction des autres paramètres de texture dans les algorithmes de segmentation. Dans ce cas, les méthodes de segmentation d’images texturées s’appuient sur l’hypothèse de l’existence de différents objets de textures distinctes (la surface de chaque objet a une structure spécifique, cette structure est traduite par la distribution spatiale des niveaux de gris dans l’image). Ces méthodes permettent l’extraction des paramètres texturaux pour caractériser au mieux les différentes textures de l'image afin de les différencier. Sur les images, les effets visuels de la texture peuvent être schématisés par les notions de régularité, de granularité, de contraste, de finesse et de grossièreté. Dans ce mémoire, nous présentons une technique basée sur le calcul des attributs de texture en utilisant la méthode de dépendance spatiale des niveaux de gris appelée « matrice de cooccurrence », notons que diverses études ont mis en évidence la puissance de cette méthode dans la caractérisation des textures. Ensuite, une décomposition en ondelettes de l’image est associée, à partir de laquelle nous calculons trois facteurs de forme qui permettent de discriminer les différentes textures présentes sur l’image. Le facteur de forme s’obtient par combinaison de l’information de plusieurs niveaux de décomposition. 2 Enfin, nous affecterons une classification selon ces attributs de textures par la méthode de K-means afin de faire apparaitre leurs influences à discriminer les différentes textures présentes dans l’image.
Description
90 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Traitement d'images, Segmentation d'images, Matrices des cooccurrences, Ondelettes.
Citation
Controle