Color-texture image segmentation based on multistep region growing

A new method for color image segmentation is proposed. It is based on a novel region-growing technique with a growth tolerance parameter that changes with step size, which depends on the variance of the actual grown region. Contrast is introduced to determine which value of the tolerance parameter is taken, choosing the one that provides the region with the highest contrast in relation to the background. Color and texture information are extracted from the image by means of a novel idea: the construction of a color distance image and a texture energy image. The color distance image is formed by calculating CIEDE2000 distance in the L*a*b* color space. The texture energy image is extracted from some statistical moments. Then, a novel texture-controlled multistep region-growing process is performed for the segmentation. One advantage of the method is that it is not designed to work with a particular kind of images. This method is tested on 80 natural color images of the Corel photo stock collection with excellent results. Numerical evidence of the quality of these results is provided by comparing them with the manual segmentation of five experts and with another color and texture segmentation algorith

Mapping riparian vegetation along rivers : old concepts and new methods

Several objections have been made to the approach of a sliced environment introduced by the Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) tools. There is no evidence that each discipline can be reduced to a set of layers of spatial information. For most botanists, the quality and hence the value of a vegetation map rests more heavily on the selected system of classification than on any other feature. This paper assumes that the knowledge of the historical trends in vegetation mapping concepts may provide useful insights for improving the GIS approach of vegetation. In the first part, a summary of the debates in the scientific community is presented. First taxonomists were opposed to physiognomists. Then, with the development of the ecosystem concept and the landscape concept new questions arose in the debate: what should be mapped, vegetation, ecosystems or landscapes? Controversies opposed botanists to geomorphologists. Today, patterns as well as processes have to be mapped. However, little has been done on riparian vegetation. The second part of the paper focuses on two specific requirements for RS of riparian vegetation, namely high spatial resolution and spatially-oriented classification algorithms. Both have been neglected in the past. By 1998, improvements in satellite data should stimulate studies on riparian vegetation. However, aerial photographs will remain the best medium for analysing riparian vegetation in detail. In the third part, the discussion focuses on the use of GIS for riparian vegetation studies. Obviously, a vegetation layer cannot show the vegetation in all its aspects. However, if it is based on a sound scientific method, much of the information which is stored in an implicit form can be exploited for broader application. Mapping vegetation can be considered as a driving element in research, a mean to moderate the subjectivity of conceptual statements and to validate ecological theories. On floodplains the major problem is a lack of useful data and the high cost for obtaining such data. The challenge is to map flood disturbances and the vegetation dynamic

Feature point classification and matching

Ankara : The Department of Electrical and Electronics Engineering and the Institute of Engineering and Sciences of Bilkent University, 2007.Thesis (Master's) -- Bilkent University, 2007.Includes bibliographical references leaves 85-105.A feature point is a salient point which can be separated from its neighborhood. Widely used definitions assume that feature points are corners. However, some non-feature points also satisfy this assumption. Hence, non-feature points, which are highly undesired, are usually detected as feature points. Texture properties around detected points can be used to eliminate non-feature points by determining the distinctiveness of the detected points within their neighborhoods. There are many texture description methods, such as autoregressive models, Gibbs/Markov random field models, time-frequency transforms, etc. To increase the performance of feature point related applications, two new feature point descriptors are proposed, and used in non-feature point elimination and feature point sorting-matching. To have a computationally feasible descriptor algorithm, a single image resolution scale is selected for analyzing the texture properties around the detected points. To create a scale-space, wavelet decomposition is applied to the given images and neighborhood scale-spaces are formed for every detected point. The analysis scale of a point is selected according to the changes in the kurtosis values of histograms which are extracted from the neighborhood scale-space. By using descriptors, the detected non-feature points are eliminated, feature points are sorted and with inclusion of conventional descriptors feature points are matched. According to the scores obtained in the experiments, the proposed detection-matching scheme performs more reliable than the Harris detector gray-level patch matching scheme. However, SIFT detection-matching scheme performs better than the proposed scheme.Ay, Avşar PolatM.S

Développement des algorithmes pour l’automatisation de la classification des données utilisant les réseaux de neurones probabilistes (PNN). Application à l’analyse, la catégorisation et la cartographie des images de télédétection.

The main topic of this thesis is modeling and classification for analyzing and processing digital data. Our objective is the realization of a set of algorithms to automate data classification using probabilistic neural networks (PNN). The considered data are remote sensing images.We propose a novel procedure for automatic classification based on PNN. We used unsupervised methods to search for classes in the learning phase; we built a function to validate classes inspired from fuzzy clustering techniques and we adapted our procedure to be applied on multidimensional data such as satellite images. Before applying this approach toremote sensing images, we conducted a series of tests on various types of synthetic and real data. These tests have produced very convincing results in comparison to usual unsupervised methods.We applied our algorithm in order to build land cover maps from satellite images. So, we have to analyze high spatial resolution images representing the study area for identifying all existing vegetation patterns. The classification is applied on sequence of NDVI time series data derived from satellite images. The aim is to test all of the developed algorithms on realcases to highlight their performance. These tests have demonstrated once again that the proposed approaches are entirely capable to produce successful classification. In semi-arid regions such as the region of Marrakech Tensift El Haouz, mapping land cover contributes extremely in evapotranspiration flow estimation used for water management.Le thème principal de cette thèse est la modélisation et la classification pour l’analyse et le traitement de l’information contenue dans les données numériques. Notre contribution est la réalisation d’un ensemble d’algorithmes pour l’automatisation de la classification des données en utilisant les réseaux de neurones probabilistes (PNN). Les données considérées sont les images de télédétection. Cette thèse s’adresse non seulement aux numériciens et spécialistes du traitement des images, mais aussi aux chercheurs et praticiens dans plusieurs domaines tels que la télédétection qui utilisent la classification des données en général et l’analyse de l’information pour la modélisation en particulier. Nous proposons une nouvelle procédure de classification automatique fondée sur les PNN. Nous avons utilisé des méthodes non supervisées pour la recherche des classes à la phase de l’apprentissage. Nous avons construit une fonction pour la validité des classes en s’inspirant des techniques de classification automatique floue. Nous avons aussi adapté notre procédure pour l’application sur des données multidimensionnelles telles que les images satellitaires. Avant d’appliquer cette approche sur des images de télédétection, nous avons mené une série de tests sur plusieurs types de données synthétiques et réelles. Ces tests ont abouti à des résultats très convaincants en comparaison avec les méthodes non superviséesusuelles, ce qui a conduit à valider la performance de nos algorithmes. Dans la partie application à la télédétection, l’objectif est d’élaborer des cartes d’occupation du sol à partir des images satellitaires. Nous avons analysé les images à haute résolution spatiale représentant la région étudiée pour identifier tous les profils de végétation existants. La classification est menée en se basant sur les images de l’indice de végétation NDVI extraites des images satellitaires SPOT. L’objet à classifier est une série temporelle de sept scènes NDVI. Le but est de tester l’ensemble des algorithmes développés sur des cas réels pour mettre en évidence leur performance. Ces tests ont démontré encore une fois de plus que les approches proposées sont tout à fait aptes à produire une classificationperformante.Nous avons classifié et analysé les images satellitaires d’une région semi-aride de Marrakech Tensift El Haouz. Le résultat obtenu est une cartographie précise de l’occupation du sol. Ce résultat contribuera d’une façon importante dans le dressage des cartes du flux d’évapotranspiration pour établir un bilan hydrique de la région

Segmentación de imágenes basada en color y textura

En esta tesis se presenta un método para la segmentación de imágenes naturales basado en la técnica de crecimiento de regiones, que toma en consideración la información de color y textura adaptándose a la percepción humana. Para ello reinterpreta el tradicional algoritmo de crecimiento de regiones de forma que la condición de pertenencia y de parada estén determinadas por la distancia perceptiva entre colores, siendo ambas adaptativas y automáticamente ajustadas. De ahí surge la idea de crecimiento de regiones multipaso con condición de pertenencia controlada por textura, extendido a K dimensiones, siendo K el número de colores de referencia encontrados en la zona deseada, como se explicará posteriormente a lo largo de la tesis. Las novedades aportadas en el marco de la segmentación de imágenes en color son: Nuevo algoritmo K-means adaptado a la percepción humana. Nuevo algoritmo de segmentación de imágenes en color mediante crecimiento de regiones adaptado a la percepción humana. Inclusión de información de textura en el método de segmentación. Así mismo, el algoritmo ha sido integrado en una interfaz gráfica amigable para facilitar su uso a personas ajenas al mundo del tratamiento de imágenes

Analyse d'images : Filtrage et segmentation

Ouvrage publié avec l'aide du Ministère des affaires étrangères, direction de la coopération scientifique et technique. AVERTISSEMENT Le livre publié en 1995 chez MASSON (EAN13 : 9782225849237) est épuisé. Cette version pdf est une version élaborée à partie de la version préliminaire transmise à l'éditeur. La mise en page est légèrement différente de celle du livre. Malheureusement quelques figures de l'annexe C ont été perdues.International audienceL'analyse d'image touche à l'heure actuelle de nombreux domaines, avec des objectifs aussi variés que l'aide au diagnostic pour les images médicales, la vision artificielle en robotique ou l'analyse des ressources terrestres à partir des images prises par satellite. Le but du traitement de ces images est à la fois simple dans son concept et difficile dans sa réalisation. Simple en effet, puisqu'il s'agit de reconnaître des objets que notre système visuel perçoit rapidement, du moins pour la majorité d'entre eux. Difficile cependant, car dans la grande quantité d'informations contenues dans l'image, il faut extraire des éléments pertinents pour l'application visée et ceci indépendamment de la qualité de l'image. L'analyse d'image s'est donc dotée d'outils et de méthodes puissants issus de domaines aussi variés que les mathématiques, le traitement du signal, ou l'informatique. Cet ouvrage présente un des aspects les plus importants du traitement des images : la " segmentation ". Il récapitule d'abord les grandeurs observables et calculables sur une image et les algorithmes de manipulation des structures de données associées. Il détaille ensuite les traitements préliminaires, tels le filtrage du bruit et les deux types d'approche de la segmentation, l'extraction des contours et celle des régions. Chacune fait l'objet d'une étude théorique et de nombreux résultats illustrent les performances. Une des originalités de l'ouvrage est l'étude comparative des différentes techniques appliquées sur un même corpus d'images réelles