Blur identification in image processing

International audienceThe aim of this study is to achieve a blur identification task in still images. In fact, in photographic camera, the optical lenses may be set in a way to clearly distinct two areas in the image : the blurry one and the non blurry one. An automatic segmentation coupled to specific descriptors allow first to describe any region of the image. Then, a supervised learning processes permits to build a classifier able to decide for each unknown region the label “Blurry” or “Sharp”. We discuss here precisely the overall process, from the objective choice of the segmentation algorithm to the presentation of the different introduced descriptors. Finally, some results are presented validating such an approach

Automatic blur detection for meta-data extraction in content-based retrieval context

International audienceDuring the last few years, image by content retrieval is the aim of many studies. A lot of systems were introduced in order to achieve image indexation. One of the most common method is to compute a segmentation and to extract different parameters from regions. However, this segmentation step is based on low level knowledge, without taking into account simple perceptual aspects of images, like the blur. When a photographer decides to focus only on some objects in a scene, he certainly considers very differently these objects from the rest of the scene. It does not represent the same amount of information. The blurry regions may generally be considered as the context and not as the information container by image retrieval tools. Our idea is then to focus the comparison between images by restricting our study only on the non blurry regions, using then these meta data. Our aim is to introduce different features and a machine learning approach in order to reach blur identification in scene images

étude comparative de méthodes de segmentation dans une approche orientée indexation.

National audienceCet article présente une étude objective et quantitative des méthodes de segmentation pour la recherche d'images par le contenu. Une méthode pyramidale de segmentation couleur par propagation d'étiquettes est introduite avec différentes possibilités d'initialisation des germes. Une nouvelle approche d'évaluation dans un contexte orienté indexation est proposée. Des descripteurs sont définis pour valider la performance de stabilité. Des résultats sur une banque d'images test conséquente sont présentés

About Segmentation Step in Content-based Image Retrieval Systems

International audienceDespite of the hope arised a few years ago, Content Based Image Retrieval - CBIR - systems has not reached the initial goal, ie to manage and search images in database: we are unable to link the semantic sens of an image to numerical values. However, some members of the community have begun the necessary introspection. The analyze of each step of the feature extraction will allow us to overcome actual problematics and to take the right path in the future. In this context, we propose in this paper to discuss about a low-level tool frequently used: the segmentation step. In the general context of scene images, we evaluate the stability of some classical algorithms using a basic protocol. The quite inefficiency of all approaches let us conclude to the necessity to use meta-data and any other collected informations during this first segmentation step

De l'usage des méthodes bas niveau pour la recherche d'image par le contenu

The matter of this work is content based image retrieval and more precisely the contributionof the low level methods.After having discussed the various existing approaches, we recall the semantic gap betweenthe user expectations and what really the systems of research propose. Most of these approachesrely on a preliminary step of segmentation whose validity and robustness must be studied. Thenwe propose a protocol of evaluation and a practical example of benchmarks. The originalityconsists in not comparing a segmentation with a theoretical reference but judging its stabilityobjectively.The third part of this document introduces three specific contributions likely to improve thechain of research. Initially, a detector of blur allows to extract a meta-data carried by the image:the unblur regions, a priori of focusing. Secondly, we expose a descriptor based on the extractionof emergent areas using only the color criteria. This process, combined with adapted distances,may allow for example a color pre-filtering before the step of similarity research . Finally, webriefly introduce an algebra of histograms able as well as possible to exploit the informationcontained in this type of descriptors, via a specific query language.La thématique de ces travaux de thèse est la recherche d'images par le contenu et plus précisémentl'apport des méthodes bas niveau.Après avoir discuté des différentes approches existantes, nous rappelons le fossé sémantiqueentre les attentes de l'utilisateur et ce que proposent réellement les systèmes de recherche. Laplupart de ceux-ci reposent sur une étape préalable de segmentation dont la validité et la robustessese doivent d'être étudiées. Nous proposons alors un protocole d'évaluation objective et unexemple concret de mise en oeuvre. L'originalité consiste à ne pas comparer une segmentation àune référence théorique mais à juger objectivement sa stabilité.La troisième partie de ce document introduit trois contributions ponctuelles susceptiblesd'améliorer la chaîne de recherche. Dans un premier temps, un détecteur de flou permet d'extraireune méta-information portée par l'image, les zones nettes a priori de focalisation. Ensuitenous exposons un descripteur basé sur l'extraction de régions émergentes sur le seul critère couleur.Cette extraction, conjuguée avec des distances adaptées, peut permettre par exemple unpré-filtrage couleur en amont de la phase de recherche de similarité proprement dite. Finalement,nous introduisons brièvement une algèbre d'histogrammes pour exploiter au mieux l'informationcontenue dans ce type de descripteurs, via un langage de requêtes spécifique

De l'usage des méthodes bas niveau pour la recherche d'images par le contenu

La thématique de ces travaux de thèse est la recherche d'images par le contenu et plus précisément l'apport des méthodes bas niveau. Après avoir discuté des différentes approches existantes, nous rappelons le fossé sémantique entre les attentes de l'utilisateur et ce que proposent réellement les systèmes de recherche. La plupart de ceux-ci reposent sur une étape préalable de segmentation dont la validité et la robustesse se doivent d'être étudiées. Nous proposons alors un protocole d'évaluation objective et un exemple concret de mise en oeuvre. L'originalité consiste à ne pas comparer une segmentation à une référence théorique mais à juger objectivement sa stabilité. La troisième partie de ce document introduit trois contributions ponctuelles susceptibles d'améliorer la chaîne de recherche. Dans un premier temps, un détecteur de flou permet d'extraire une méta-information portée par l'image, les zones nettes a priori de focalisation. Ensuite nous exposons un descripteur basé sur l'extraction de régions émergentes sur le seul critère couleur. Cette extraction, conjuguée avec des distances adaptées, peut permettre par exemple un pré-filtrage couleur en amont de la phase de recherche de similarité proprement dite. Finalement, nous introduisons brièvement une algèbre d'histogrammes pour exploiter au mieux l'information contenue dans ce type de descripteurs, via un langage de requêtes spécifiqueThe matter of this work is content based image retrievaland more precisely the contribution of the low level methods. After having discussed the various existing approaches, we recall the semantic gap between the user expectations and what really the systems of research propose. Most of these approaches rely on a preliminary step of segmentation whose validity and robustness must be studied. Then we propose a protocol of evaluation and a practical example of benchmarks. The originality consists in not comparing a segmentation with a theoretical reference but judging its stability objectively. The third part of this document introduces three specific contributions likely to improve the chain of research. Initially, a detector of blur allows to extract a meta-data carried by the image: the unblur regions, a priori of focusing. Secondly, we expose a descriptor based on the extraction of emergent areas using only the color criteria. This process, combined with adapted distances, may allow for example a color pre-filtering before the step of similarity research . Finally, we briefly introduce an algebra of histograms able as well as possible to exploit the information contained in this type of descriptors, via a specific query languageST ETIENNE-BU Sciences (422182103) / SudocSudocFranceF

Blur Identification for Content Aware Processing in Images

chapter 2

Content verification scheme for peer-2-peer video sharing

International audienceTo answer a large demand of Internet users, many Internet sites propose video sharing system. To use peer-to-peer network permits to reduce bandwidth network cost but the security of these networks is not efficient: malicious peers can corrupt the system by inserting some unwanted content directly in video. In opposite of existing security system we propose a content oriented protection: any movie taken on this system can be verify along the download using only one required key. In each frame we insert a hidden message containing representation of 3 frames : the preceding and the following ones and a random one (obtain by a random permutation). It is then impossible to corrupt the peer-to-peer video sharing network, as long as the message may be recognize in the video. We present a color steganographic algorithm and show that it is able to hide without visual losses all required information