Noise robustness of a new algorithm used for classifying pixels in color images by hierarchical analysis of bi-dimensional histograms

This paper evaluates the noise robustness of a new unsupervised algorithm used for classifying pixels in color images, by means of a hierarchical analysis of bi-dimensional histograms. Two types of additional noise are considered : gaussian noise and uniform noise, with varying correlation between the three colorimetric planes. Quantitative results show the influence of the noise level on the classification

Quantification des polyphénols présents dans des coupes histologiques de baies de raisin par analyse automatique d'images couleur

Quantification des polyphénols présents dans des coupes histologiques de baies de raisin par analyse automatique d\u27images couleu

Caractérisation des composés polyphénoliques dans des coupes histologiques de baies de raisin par analyse d'images couleur

Caractérisation des composés polyphénoliques dans des coupes histologiques de baies de raisin par analyse d\u27images couleu

L’analyse d’images au service du végétal

Détection précoce du stress hydrique du forsythia. Automatisation de l\u27analyse des paramètres morphométriques indicateurs précoces du stress. Automatisation de la quantification des agrégats polyphénoliques dans des coupes histologiques de baies de raisin. Relations avec la typicitéMesure automatisée de la cinétique de germination de lots de semences dans un incubateur de Jacobsen

Quantization of polyphenolic compounds in histological sections of grape berries by automated color image analysis

We present new results in applied color image analysis that put in evidence the significant influence of soil on localization and appearance of polyphenols in grapes. These results have been obtained with a new unsupervised classification algorithm founded on hierarchical analysis of color histograms. The process is automated thanks to a software platform we developed specifically for color image analysis and it\u27s applications

Unsupervised segmentation of scenes containing vegetation (Forsythia) and soil by hierarchical analysis of bi-dimensional histograms

An unsupervised algorithm for the segmentation of scenes containing vegetation and soil is presented. It is based on a hierarchical analysis of bi-dimensional color histograms. Its performances reveal as good as those obtained from an expert (manual) segmentation, and from a neural network approach

Suivi individualisé de l’imbibition et de la germination de semences sur table de Jacobsen, par analyse d’images

Suivi individualisé de l\u27imbibition et de la germination de semences sur table de Jacobsen, par analyse d\u27image

Suivi automatisé et modélisation de la cinétique de germination de grains de maïs par traitement d’images couleur

L’évolution temporelle des propriétés géométriques d’un lot de 393 semences de maïs placées dans un incubateur de Jacobsen a pu être mesurée grâce au développement d’une chaîne automatisée d’acquisition et de traitement d’images couleur. Par l’analyse de ces propriétés géométriques, nous montrons que (i) la compacité des semences est un bon marqueur de l\u27apparition des germes et que (ii) l\u27imbibition de la graine suit une loi du premier ordre. Le système de vision fournit la distribution statistique des temps de germination, ainsi que celle des temps de relaxation de l’imbibition

On the use of multidimensionnal histograms in color image analysis

On the use of multidimensionnal histograms in color image analysi

Unsupervised classification of pixels in color images by hierarchical analysis of bi-dimensional histograms

This paper presents a new unsupervised algorithm for classifying pixels in color images, by means of a hierarchical analysis of color bi-dimensional histograms. The algorithm proceeds in two steps : a learning step and a decision step. It provides a number of classes which is function of an adjustable parameter (threshold S) depending on the precision required in terms of differenciation between color