Segmentation des images couleurs par analyse d’histogrammes monodimensionnels
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Date
2012
Authors
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Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Dans le cadre de la segmentation d’images couleur en régions, nous proposons une méthode originale qui exploite les propriétés colorimétriques des pixels pour extraire de l’image les objets d’intérêt. Elle considère que les régions sont définies comme des ensembles de pixels connexes appartenant à une même classe de pixels. Notre approche considère alors au même titre les propriétés de connexité et les propriétés colorimétriques des pixels afin de construire des régions homogènes. Les pixels de chaque image sont affectés à différentes classes selon qu’ils représentent les mêmes propriétés colorimétriques en utilisant des méthodes classiques de classification de données multidimensionnelles fondées sur un apprentissage non supervisé. La couleur de chaque pixel est usuellement représentée sur la base des trois composantes trichromatiques rouge, verte et bleue, mais peut être codée dans d’autres systèmes de représentation que nous avons regroupés par familles en fonction de leurs différentes propriétés. L’originalité de notre approche consiste à classifier les pixels d’une image en utilisant différents systèmes de représentation de la couleur. Pour cela, nous utilisons une méthode d’analyse d’histogrammes monodimensionnels
Description
59 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Image couleur, Segmentation, Classification, Systèmes de représentation de la couleur, Composantes colorimétriques.
Citation
Automatique