Colour texture classification from colour filter array images using various colour spaces

International audienceThis paper focuses on the classification of colour textures acquired by single-sensor colour cameras. In such cameras, the Colour Filter Array (CFA) makes each photosensor sensitive to only one colour component, and CFA images must be demosaiced to estimate the final colour images. We show that demosaicing is detrimental to the textural information because it affects colour texture descriptors such as Chromatic Co-occurrence Matrices (CCMs). However, it remains desirable to take advantage of the chromatic information for colour texture classification. This information is incompletely defined in CFA images, in which each pixel is associated to one single colour component. It is hence a challenge to extract standard colour texture descriptors from CFA images without demosaicing. We propose to form a pair of quarter-size colour images directly from CFA images without any estimation, then to compute the CCMs of these quarter-size images. This allows us to compare textures by means of their CCM-based similarity in texture classification or retrieval schemes, with still the ability to use different colour spaces. Experimental results achieved on benchmark colour texture databases show the effectiveness of the proposed approach for texture classification, and a complexity study highlights its computational efficiency

Suivi automatique de personnes en mouvement par analyse d'images couleurs successives. Application au suivi de joueurs de football.

Dans cet article, nous présentons une méthode de suivi de joueurs de football où les joueurs sont modélisés par des contours actifs évalués après classification couleur de chaque pixel. La position de chaque joueur extrait des images d'un match peut ainsi être déterminée sauf si ce joueur est caché par un adversaire. Dans ce cas, la reconnaissance de l'équipe des joueurs par classification des pixels permet le suivi automatique de chacun d'eux. Cet algorithme utilise un apprentissage supervisé basé sur une analyse colorimétrique des tenues des joueurs

Reconnaissance d'objets grâce à l'analyse des composantes couleur adaptées au changement d'éclairage entre deux images

Dans le domaine de l'indexation d'images, les méthodes de reconnaissance d'objets couleur ont tendance à échouer lorsque les conditions d'éclairage lors des acquisitions diffèrent d'une image à l'autre. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour la recherche d'objets dans des bases d'images couleur qui permet de s'affranchir des variations d'éclairage. Pour cela, nous considérons qu'un changement d'illuminant ne perturbe que très légèrement l'ordre des niveaux des composantes couleur des pixels d'une même image. Pour comparer deux images, nous transformons les composantes couleur de manière spécifique à chaque couple formé par une image-modèle et une image-requête. Les composantes couleur des pixels de chaque couple d'images considéré sont transformées par une analyse spécifique des mesures de rang des pixels. Des tests effectués sur une base publique d'images montrent l'amélioration obtenue par notre méthode en terme de reconnaissance d'objets

Segmentation non supervisée d'images par analyse de la connexité Application à la détection de lésions virales sur des images de fond d'oeil

Dans cet article, nous présentons une méthode de segmentation originale basée sur l'analyse de la connexité. Par analyse d'un tableau triangulaire appelé «Pyramide des degrés de connexité normalisés», l'image est décomposée en différents ensembles constitués de pixels connexes dont les niveaux de gris sont homogènes. Cette méthode est utilisée afin de détecter des lésions rétiniennes sur des images de fond d'oeil

Inspection d'états de surfaces métalliques par vision linéaire : Application au contrôle qualité continu en sidérurgie

Inspection d'états de surfaces métalliques par vision linéaire : Application au contrôle qualité continu en sidérurgi

Inspection d'états de surfaces métalliques par vision linéaire : Application au contrôle qualité continu en sidérurgie

Inspection d'états de surfaces métalliques par vision linéaire : Application au contrôle qualité continu en sidérurgi

Color image segmentation

Notre contribution s'inscrit dans le traitement automatique des images numériques couleur, dont l'objectif est de parvenir à interpréter le contenu d'une image analysée. La chaîne de traitements d'une image couleur se décompose en plusieurs étapes successives qui partent de l'analyse de la couleur de chaque pixel pour obtenir une interprétation du contenu de l'image. Dans ce mémoire, nous nous arrêtons à cette étape d'analyse qui précède l'étape d'interprétation sémantique du contenu de l'image grâce à la manipulation d'informations symboliques.Une fois l'image couleur acquise par la caméra, se pose la question du choix de l'espace de représentation de la couleur qui est le mieux adapté aux traitements à effectuer sur l'image. Dans la première partie, nous décrivons la détermination d'espaces couleur hybrides adaptés à des problèmes spécifiques de segmentation. L'approche proposée analyse les distributions des points-couleur dans différents espaces de représentation de la couleur afin de constituer un espace hybride adapté aux classes de pixels à distinguer. Cette démarche est fondée sur l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels pour la construction des classes de pixels.Il n'existe pas toujours une correspondance bijective entre chaque nuage de points-couleur représentant les pixels dans un espace couleur et chaque région de l'image. Par conséquent, l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels ne permet pas toujours de reconstruire les classes de pixels qui correspondent aux régions. Lors de la deuxième partie, nous détaillons une méthode de segmentation par classification de pixels qui tente de répondre à ce problème en analysant au même titre les propriétés colorimétriques des pixels et leur répartition spatiale dans l'image.Une fois que les régions sont reconstruites, elles peuvent être analysées afin notamment de reconnaître les objets qu'elles représentent. La troisième partie est dédiée à la reconnaissance d'objets éclairés avec différents illuminants. Nous y présentons un modèle original qui décrit les variations des couleurs des pixels provoquées par des changements d'illuminant. Ce modèle est utilisé afin de définir la fonction qui pour chaque comparaison entre l'image requête et une image candidate, transforme le couple constitué par les histogrammes couleur en un couple d'histogrammes couleur spécifiques. Ces histogrammes spécifiques sont calculés de telle sorte que leur intersection indique si les deux objets contenus dans les deux images sont semblables ou non, et ce quelque soient les sources d'éclairage utilisées lors des acquisitions des image

CFA local binary patterns for fast illuminant-invariant color texture classification

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Représentation de la couleur en analyse d'images

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