Segmentation d'Images Texturées Couleur à l'aide de modèles paramétriques pour approcher la distribution des erreurs de prédiction linéaires

International audienceWe propose novel a priori parametric models to approximate the distribution of the two dimensional multichannel linear prediction error in order to improve the performance of color texture segmentation algorithms. Two dimensional linear prediction models are used to characterize the spatial structures in color images. The multivariate linear prediction error of these texture models is approximated with Wishart distribution and multivariate Gaussian mixture models. A novel color texture segmentation framework based on these models and a spatial regularization model of initial class label fields is presented. For the proposed method and with different color spaces, experimental results show better performances in terms of percentage segmentation error, in comparison with the use of a multivariate Gaussian law.Nous présentons de nouveaux modèles paramétriques pour approcher la distribution des erreurs de prédiction linéaire issues d’un signal multicanal bidimensionnel. Ces modèles sont utilisés afin d’améliorer la performance d’algorithmes de segmentation d’images texturées couleur. Les modèles de prédiction linéaire 2D offrent une caractérisation des structures spatiales des textures couleur. Dans ce papier, la distribution de l’erreur de prédiction linéaire associée à ces modèles est approchée à l’aide de la distribution de Wishart et des lois de mélanges gaussiennes multidimensionnelles. La méthode de segmentation est basée sur ces modèles de distribution et un modèle de régularisation spatiale des régions. Les résultats montrent qu’en termes de pourcentage d’erreur de segmentation, les performances sont améliorées avec la méthode proposée pour les trois espaces couleur testés par rapport à l’utilisation d’une loi de gauss multidimensionnelle

Luminance-Chrominance linear prediction models for color textures: An application to satellite image segmentation

This thesis details the conception, development and analysis of a novel color texture descriptor based on the luminance-chrominance complex linear prediction models for perceptual color spaces. In this approach, two dimensional complex multichannel versions of both causal and non-causal models are developed and used to perform the simultaneous parametric power spectrum estimation of the luminance and the "combined chrominance" channels of the proposed two channel complex color image. The accuracy and precision of these spectral estimates along with the spectral distance measures ensure the robustness and pertinence of the approach for color texture classification. A luminance-chrominance spectral interference based quantitative measure for the color space comparison is also introduced. The experimental results for different test data sets, in IHLS and L*a*b* color spaces are presented and discussed. These results have shown that the chrominance structure information of the color textured images could get better characterized in L*a*b* color space and hence could provide the better color texture classification results. A Bayesian framework based on the multichannel linear prediction error is also developed for the segmentation of textured color images. The main contribution of this segmentation methodology resides in the robust parametric approximations proposed for the multichannel linear prediction error distribution. These comprised of a unimodal approximation based on the Wishart distribution and a multimodal approximation based on the multivariate Gaussian mixture models. Another novelty of this approach is the fusion of a region size energy term with the conventional Potts model energy to develop a Gibbs random field model of the class label field. This improved label field model is used for the spatial regularization of the initial class label estimates computed through the proposed parametric priors. Experimental results for the segmentation of synthetic color textures as well as high resolution QuickBird and IKONOS satellite images validate the application of this approach for highly textured images. Advantages of using these priors instead of classical Gaussian approximation and improved label field model are evident from these results. They also verify that the L*a*b* color space exhibits better performance among the used color spaces, indicating its significance for the characterization of complex textures through this approach.Cette thèse détaille la conception, le développement et l'analyse d'un nouvel outil de caractérisation des textures exploitant les modèles de prédiction linéaire complexe sur les espaces couleur perceptuels séparant l'intensité lumineuse de la partie chromatique. Des modèles multicanaux 2-d causaux et non-causaux ont été utilisés pour l'estimation simultanée des densités spectrales de puissance d'une image " bi-canal ", le premier contenant les valeurs réelles de l'intensité et le deuxième les valeurs complexes de la partie chromatique. Les bonnes performances en terme de biais et de variance de ces estimations ainsi que l'usage d'une distance appropriée entre deux spectres assurent la robustesse et la pertinence de l'approche pour la classification de textures. Une mesure de l'interférence existante entre l'intensité et la partie chromatique à partir de l'analyse spectrale est introduite afin de comparer les transformations associées aux espaces couleur. Des résultats expérimentaux en classification de textures sur différents ensembles de tests, dans différents espaces couleur (RGB, IHLS et L*a*b*) sont présentés et discutés. Ces résultats montrent que la structure spatiale associée à la partie chromatique d'une texture couleur est mieux caractérisée à l'aide de l'espace L*a*b* et de ce fait, cet espace permet d'obtenir les meilleurs résultats pour classifier les textures à l'aide de leur structure spatiale et des modèles de prédiction linéaire. Une méthode bayésienne de segmentation d'images texturées couleur a aussi été développée à partir de l'erreur de prédiction linéaire multicanale. La contribution principale de la méthode réside dans la proposition d'approximations paramétriques robustes pour la distribution de l'erreur de prédiction linéaire multicanale : la distribution de Wishart et une approximation multimodale exploitant les lois de mélanges gaussiennes multivariées. Un autre aspect original de l'approche consiste en la fusion d'un terme d'énergie sur la taille des régions avec l'énergie du modèle de Potts afin de modéliser le champ des labels de classe à l'aide d'un modèle de champ aléatoire possédant une distribution de Gibbs. Ce modèle de champ aléatoire est ainsi utilisé pour régulariser spatialement un champ de labels initial obtenu à partir des différentes approximations de la distribution de l'erreur de prédiction. Des résultats expérimentaux en segmentation d'images texturées couleur synthétiques et d'images satellites hautes résolutions QuickBird et IKONOS ont permis de valider l'application de la méthode aux images fortement texturées. De plus les résultats montrent l'intérêt d'utiliser les approximations de la distribution de l'erreur de prédiction proposées ainsi que le modèle de champ de labels amélioré par le terme d'énergie qui pénalise les petites régions. Les segmentations réalisées dans l'espace L*a*b* sont meilleures que celles obtenues dans les autres espaces couleur (RGB et IHLS) montrant à nouveau la pertinence de caractériser les textures couleur par la prédiction linéaire multicanale complexe à l'aide de cet espace couleur

Parametric Stochastic Modeling for Color Image Segmentation and Texture Characterization

International audienceParametric stochastic models offer the definition of color and/or texture features based on model parameters, which is of interest for color texture classification, segmentation and synthesis. In this chapter, distribution of colors in the images through various parametric approximations including multivariate Gaussian distribution, multivariate Gaussian mixture models (MGMM) and Wishart distribution, is discussed. In the context of Bayesian color image segmentation, various aspects of sampling from the posterior distributions to estimate the color distribution from MGMM and the label field, using different move types are also discussed. These include reversible jump mechanism from MCMC methodology. Experimental results on color images are presented and discussed. Then, we give some materials for the description of color spatial structure using Markov Random Fields (MRF), and more particularly multichannel GMRF, and multichannel linear prediction models. In this last approach, two dimensional complex multichannel versions of both causal and non-causal models are discussed to perform the simultaneous parametric power spectrum estimation of the luminance and the chrominance channels of the color image. Application of these models to the classification and segmentation of color texture images is also illustrated

Détermination d'un espace couleur pertinent pour la caractérisation de textures couleur

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Colour Spectral Analysis for Spatial Structure Characterization of Textures in IHLS Colour Space

International audienceIn this article, linear prediction model based approach for colour texture characterization and classification in the Improved Hue Luminance and Saturation colour space is presented. Pure chrominance structure information is used in addition with normally used luminance structure information for colour texture classification. Hue and saturation channels of a colour image in IHLS colour space are combined through a complex exponential to give a single channel which holds all the chrominance information of the image. Two dimensional complex multichannel versions of Non-Symmetric Half Plane Autoregressive model, Quarter Plane Autoregressive model and Gauss Markov Random Field model are used to perform parametric power spectrum estimation of both luminance and the \textquotedblleft combined chrominance\textquotedblright\ channels of the image. Accuracy and precision of these spectral estimates are proven quantitatively by performing tests on a large number of images. Spectral distance measures are calculated for the spectral information of luminance and chrominance channels individually as well as combined through a combination coefficient. Using these distance measures, colour texture classification is done with $k$-nearest neighbour algorithm. A comparison of experimental results in IHLS with the ones in RGB indicate the significance of using IHLS for such analysis. They also show that colour texture characterization and percentage classification obtained by combined luminance and chrominance structure information is better than the colour texture classification done using only the luminance structure information

Linear Prediction in Spaces with Separate Achromatic and Chromatic Information

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Structure characterization of Textures in IHLS colour space

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Analyse et Synthèse de textures couleur dans l'espace L*a*b* par une modélisation déterministe couplée à une modélisation stochastique

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Analyse spectrale paramétrique pour la caractérisation de textures couleurs

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