Segmentation d'images par combinaison adaptative couleur-texture et classification de pixels. (Applications à la caractérisation de l'environnement de réception de signaux GNSS)

En segmentation d images, les informations de couleur et de texture sont très utilisées. Le premier apport de cette thèse se situe au niveau de l utilisation conjointe de ces deux sources d informations. Nous proposons alors une méthode de combinaison couleur/texture, adaptative et non paramétrique, qui consiste à combiner un (ou plus) gradient couleur et un (ou plus) gradient texture pour ensuite générer un gradient structurel utilisé comme image de potentiel dans l algorithme de croissance de régions par LPE. L originalité de notre méthode réside dans l étude de la dispersion d un nuage de point 3D dans l espace, en utilisant une étude comparative des valeurs propres obtenues par une analyse des composantes principales de la matrice de covariance de ce nuage de points. L approche de combinaison couleur/texture proposée est d abord testée sur deux bases d images, à savoir la base générique d images couleur de BERKELEY et la base d images de texture VISTEX. Cette thèse s inscrivant dans le cadre des projets ViLoc (RFC) et CAPLOC (PREDIT), le deuxième apport de celle-ci se situe au niveau de la caractérisation de l environnement de réception des signaux GNSS pour améliorer le calcul de la position d un mobile en milieu urbain. Dans ce cadre, nous proposons d exclure certains satellites (NLOS dont les signaux sont reçus par réflexion voir totalement bloqués par les obstacles environnants) dans le calcul de la position d un mobile. Deux approches de caractérisation, basées sur le traitement d images, sont alors proposées. La première approche consiste à appliquer la méthode de combinaison couleur/texture proposée sur deux bases d images réelles acquises en mobilité, à l aide d une caméra fisheye installée sur le toit du véhicule de laboratoire, suivie d une classification binaire permettant d obtenir les deux classes d intérêt ciel (signaux LOS) et non ciel (signaux NLOS). Afin de satisfaire la contrainte temps réel exigée par le projet CAPLOC, nous avons proposé une deuxième approche basée sur une simplification de l image couplée à une classification pixellaire adaptée. Le principe d exclusion des satellites NLOS permet d améliorer la précision de la position estimée, mais uniquement lorsque les satellites LOS (dont les signaux sont reçus de manière direct) sont géométriquement bien distribués dans l espace. Dans le but de prendre en compte cette connaissance relative à la distribution des satellites, et par conséquent, améliorer la précision de localisation, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour l estimation de position, basée sur l exclusion des satellites NLOS (identifiés par le traitement d images), conditionnée par l information DOP, contenue dans les trames GPS.Color and texture are two main information used in image segmentation. The first contribution of this thesis focuses on the joint use of color and texture information by developing a robust and non parametric method combining color and texture gradients. The proposed color/texture combination allows defining a structural gradient that is used as potential image in watershed algorithm. The originality of the proposed method consists in studying a 3D points cloud generated by color and texture descriptors, followed by an eigenvalue analysis. The color/texture combination method is firstly tested and compared with well known methods in the literature, using two databases (generic BERKELEY database of color images and the VISTEX database of texture images). The applied part of the thesis is within ViLoc project (funded by RFC regional council) and CAPLOC project (funded by PREDIT). In this framework, the second contribution of the thesis concerns the characterization of the environment of GNSS signals reception. In this part, we aim to improve estimated position of a mobile in urban environment by excluding NLOS satellites (for which the signal is masked or received after reflections on obstacles surrounding the antenna environment). For that, we propose two approaches to characterize the environment of GNSS signals reception using image processing. The first one consists in applying the proposed color/texture combination on images acquired in mobility with a fisheye camera located on the roof of a vehicle and oriented toward the sky. The segmentation step is followed by a binary classification to extract two classes sky (LOS signals) and not sky (NLOS signals). The second approach is proposed in order to satisfy the real-time constraint required by the application. This approach is based on image simplification and adaptive pixel classification. The NLOS satellites exclusion principle is interesting, in terms of improving precision of position, when the LOS satellites (for which the signals are received directly) are well geometrically distributed in space. To take into account the knowledge of satellite distribution and then increase the precision of position, we propose a new strategy of position estimation, based on the exclusion of NLOS satellites (identified by the image processing step), conditioned by DOP information, which is provided by GPS data.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF

Characterization of Pisum sativum Mediterranean accessions by qualitative traits.

Nowadays, pea field is getting more attention because of its nutritional values.  The objective of this paper is to characterize and identify relationships among 21 Mediterranean pea accessions.  Fifteen accessions of Pisum sativum subsp. elatius and six accessions of Pisum sativum subsp. arvense were provided by ICARDA (International Centre for Agricultural Research in Dry Areas). Twenty qualitative traits were selected according to the guidelines of the International Union for the Protection of New Varieties of Plants (UPOV). We measured eight vegetative qualitative traits such as presence or absence of leaflets, type of plant axis development and presence or absence of anthocyanin coloration. We measured twelve floral qualitative traits such as standard color, pod color and curvature of the pod. In order to study the clustering of our accessions, we used Past4.03 with the test UPGMA (unweighted pair group method with arithmetic mean). The biometric and descriptive analysis we carried out reveals the presence of traits that discriminate accessions. Among these traits, we can cite C15 (vegetative qualitative trait), C23, C31 and C35 (floral qualitative traits). C15 discriminates the accessions TUR10, TUR8, SYR1 and SYR2. C23 distinguishes TUR6, TUR11 and AL2 accessions from other accessions. C31 is a discriminating trait for TUR13 accession. The type of starch grain (C35) discriminates the TUR14 accession. Cluster analysis led to establishing dendrogram allowing a grouping of accessions according to their geographical affiliation. In fact, it is possible to discriminate significantly the accessions TUR10, SYR1 and SYR2 from the accessions TUR12, TUR13, GR1 and TUN which could be an incentive for further improvement and better exploitation

Image segmentation by adaptive color/texture combination and classification of pixels : Application to characterization of the reception environment of GNSS signals

En segmentation d’images, les informations de couleur et de texture sont très utilisées. Le premier apport de cette thèse se situe au niveau de l’utilisation conjointe de ces deux sources d’informations. Nous proposons alors une méthode de combinaison couleur/texture, adaptative et non paramétrique, qui consiste à combiner un (ou plus) gradient couleur et un (ou plus) gradient texture pour ensuite générer un gradient structurel utilisé comme image de potentiel dans l’algorithme de croissance de régions par LPE. L’originalité de notre méthode réside dans l’étude de la dispersion d’un nuage de point 3D dans l’espace, en utilisant une étude comparative des valeurs propres obtenues par une analyse des composantes principales de la matrice de covariance de ce nuage de points. L’approche de combinaison couleur/texture proposée est d’abord testée sur deux bases d’images, à savoir la base générique d’images couleur de BERKELEY et la base d’images de texture VISTEX. Cette thèse s’inscrivant dans le cadre des projets ViLoc (RFC) et CAPLOC (PREDIT), le deuxième apport de celle-ci se situe au niveau de la caractérisation de l’environnement de réception des signaux GNSS pour améliorer le calcul de la position d’un mobile en milieu urbain. Dans ce cadre, nous proposons d’exclure certains satellites (NLOS dont les signaux sont reçus par réflexion voir totalement bloqués par les obstacles environnants) dans le calcul de la position d’un mobile. Deux approches de caractérisation, basées sur le traitement d’images, sont alors proposées. La première approche consiste à appliquer la méthode de combinaison couleur/texture proposée sur deux bases d’images réelles acquises en mobilité, à l’aide d’une caméra fisheye installée sur le toit du véhicule de laboratoire, suivie d’une classification binaire permettant d’obtenir les deux classes d’intérêt « ciel » (signaux LOS) et « non ciel » (signaux NLOS). Afin de satisfaire la contrainte temps réel exigée par le projet CAPLOC, nous avons proposé une deuxième approche basée sur une simplification de l’image couplée à une classification pixellaire adaptée. Le principe d’exclusion des satellites NLOS permet d’améliorer la précision de la position estimée, mais uniquement lorsque les satellites LOS (dont les signaux sont reçus de manière direct) sont géométriquement bien distribués dans l’espace. Dans le but de prendre en compte cette connaissance relative à la distribution des satellites, et par conséquent, améliorer la précision de localisation, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour l’estimation de position, basée sur l’exclusion des satellites NLOS (identifiés par le traitement d’images), conditionnée par l’information DOP, contenue dans les trames GPS.Color and texture are two main information used in image segmentation. The first contribution of this thesis focuses on the joint use of color and texture information by developing a robust and non parametric method combining color and texture gradients. The proposed color/texture combination allows defining a structural gradient that is used as potential image in watershed algorithm. The originality of the proposed method consists in studying a 3D points cloud generated by color and texture descriptors, followed by an eigenvalue analysis. The color/texture combination method is firstly tested and compared with well known methods in the literature, using two databases (generic BERKELEY database of color images and the VISTEX database of texture images). The applied part of the thesis is within ViLoc project (funded by RFC regional council) and CAPLOC project (funded by PREDIT). In this framework, the second contribution of the thesis concerns the characterization of the environment of GNSS signals reception. In this part, we aim to improve estimated position of a mobile in urban environment by excluding NLOS satellites (for which the signal is masked or received after reflections on obstacles surrounding the antenna environment). For that, we propose two approaches to characterize the environment of GNSS signals reception using image processing. The first one consists in applying the proposed color/texture combination on images acquired in mobility with a fisheye camera located on the roof of a vehicle and oriented toward the sky. The segmentation step is followed by a binary classification to extract two classes « sky » (LOS signals) and « not sky » (NLOS signals). The second approach is proposed in order to satisfy the real-time constraint required by the application. This approach is based on image simplification and adaptive pixel classification. The NLOS satellites exclusion principle is interesting, in terms of improving precision of position, when the LOS satellites (for which the signals are received directly) are well geometrically distributed in space. To take into account the knowledge of satellite distribution and then increase the precision of position, we propose a new strategy of position estimation, based on the exclusion of NLOS satellites (identified by the image processing step), conditioned by DOP information, which is provided by GPS data

Segmentation d'images par combinaison adaptative couleur-texture et classification de pixels. : Applications à la caractérisation de l'environnement de réception de signaux GNSS

Color and texture are two main information used in image segmentation. The first contribution of this thesis focuses on the joint use of color and texture information by developing a robust and non parametric method combining color and texture gradients. The proposed color/texture combination allows defining a structural gradient that is used as potential image in watershed algorithm. The originality of the proposed method consists in studying a 3D points cloud generated by color and texture descriptors, followed by an eigenvalue analysis. The color/texture combination method is firstly tested and compared with well known methods in the literature, using two databases (generic BERKELEY database of color images and the VISTEX database of texture images). The applied part of the thesis is within ViLoc project (funded by RFC regional council) and CAPLOC project (funded by PREDIT). In this framework, the second contribution of the thesis concerns the characterization of the environment of GNSS signals reception. In this part, we aim to improve estimated position of a mobile in urban environment by excluding NLOS satellites (for which the signal is masked or received after reflections on obstacles surrounding the antenna environment). For that, we propose two approaches to characterize the environment of GNSS signals reception using image processing. The first one consists in applying the proposed color/texture combination on images acquired in mobility with a fisheye camera located on the roof of a vehicle and oriented toward the sky. The segmentation step is followed by a binary classification to extract two classes « sky » (LOS signals) and « not sky » (NLOS signals). The second approach is proposed in order to satisfy the real-time constraint required by the application. This approach is based on image simplification and adaptive pixel classification. The NLOS satellites exclusion principle is interesting, in terms of improving precision of position, when the LOS satellites (for which the signals are received directly) are well geometrically distributed in space. To take into account the knowledge of satellite distribution and then increase the precision of position, we propose a new strategy of position estimation, based on the exclusion of NLOS satellites (identified by the image processing step), conditioned by DOP information, which is provided by GPS data.En segmentation d’images, les informations de couleur et de texture sont très utilisées. Le premier apport de cette thèse se situe au niveau de l’utilisation conjointe de ces deux sources d’informations. Nous proposons alors une méthode de combinaison couleur/texture, adaptative et non paramétrique, qui consiste à combiner un (ou plus) gradient couleur et un (ou plus) gradient texture pour ensuite générer un gradient structurel utilisé comme image de potentiel dans l’algorithme de croissance de régions par LPE. L’originalité de notre méthode réside dans l’étude de la dispersion d’un nuage de point 3D dans l’espace, en utilisant une étude comparative des valeurs propres obtenues par une analyse des composantes principales de la matrice de covariance de ce nuage de points. L’approche de combinaison couleur/texture proposée est d’abord testée sur deux bases d’images, à savoir la base générique d’images couleur de BERKELEY et la base d’images de texture VISTEX. Cette thèse s’inscrivant dans le cadre des projets ViLoc (RFC) et CAPLOC (PREDIT), le deuxième apport de celle-ci se situe au niveau de la caractérisation de l’environnement de réception des signaux GNSS pour améliorer le calcul de la position d’un mobile en milieu urbain. Dans ce cadre, nous proposons d’exclure certains satellites (NLOS dont les signaux sont reçus par réflexion voir totalement bloqués par les obstacles environnants) dans le calcul de la position d’un mobile. Deux approches de caractérisation, basées sur le traitement d’images, sont alors proposées. La première approche consiste à appliquer la méthode de combinaison couleur/texture proposée sur deux bases d’images réelles acquises en mobilité, à l’aide d’une caméra fisheye installée sur le toit du véhicule de laboratoire, suivie d’une classification binaire permettant d’obtenir les deux classes d’intérêt « ciel » (signaux LOS) et « non ciel » (signaux NLOS). Afin de satisfaire la contrainte temps réel exigée par le projet CAPLOC, nous avons proposé une deuxième approche basée sur une simplification de l’image couplée à une classification pixellaire adaptée. Le principe d’exclusion des satellites NLOS permet d’améliorer la précision de la position estimée, mais uniquement lorsque les satellites LOS (dont les signaux sont reçus de manière direct) sont géométriquement bien distribués dans l’espace. Dans le but de prendre en compte cette connaissance relative à la distribution des satellites, et par conséquent, améliorer la précision de localisation, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour l’estimation de position, basée sur l’exclusion des satellites NLOS (identifiés par le traitement d’images), conditionnée par l’information DOP, contenue dans les trames GPS

Characterization of Pisum sativum Mediterranean accessions by qualitative traits.

Nowadays, pea field is getting more attention because of its nutritional values.  The objective of this paper is to characterize and identify relationships among 21 Mediterranean pea accessions.  Fifteen accessions of Pisum sativum subsp. elatius and six accessions of Pisum sativum subsp. arvense were provided by ICARDA (International Centre for Agricultural Research in Dry Areas). Twenty qualitative traits were selected according to the guidelines of the International Union for the Protection of New Varieties of Plants (UPOV). We measured eight vegetative qualitative traits such as presence or absence of leaflets, type of plant axis development and presence or absence of anthocyanin coloration. We measured twelve floral qualitative traits such as standard color, pod color and curvature of the pod. In order to study the clustering of our accessions, we used Past4.03 with the test UPGMA (unweighted pair group method with arithmetic mean). The biometric and descriptive analysis we carried out reveals the presence of traits that discriminate accessions. Among these traits, we can cite C15 (vegetative qualitative trait), C23, C31 and C35 (floral qualitative traits). C15 discriminates the accessions TUR10, TUR8, SYR1 and SYR2. C23 distinguishes TUR6, TUR11 and AL2 accessions from other accessions. C31 is a discriminating trait for TUR13 accession. The type of starch grain (C35) discriminates the TUR14 accession. Cluster analysis led to establishing dendrogram allowing a grouping of accessions according to their geographical affiliation. In fact, it is possible to discriminate significantly the accessions TUR10, SYR1 and SYR2 from the accessions TUR12, TUR13, GR1 and TUN which could be an incentive for further improvement and better exploitation