This paper proposes a new approach for the color display of multispectral/hyperspectral images. The color
representation of such data becomes problematic when the number of bands is higher than three, i.e. the basic RGB
(Red, Green, Blue) representation is not straightforward. Here we employ a technique that uses a segmentation map,
like an a priori information, and then compute a Factorial Discriminant Analysis (Fischer analysis) in order to allow, at
best, a distribution of the information in the color space HSV (Hue, Saturation, Value). The information collected from the
segmentation map (where each pixel is associated with class) has been shown to be advantages in the representation
of the images through the results obtained on increasing size image collections in the framework of astronomical
images. This method can easily be applied to other domains such as polarimetric or remote sensing imagery.Cet article propose une nouvelle méthode de représentation et de visualisation en couleur d'images
multispectrales ou hyperspectrales. Le problème de la visualisation de telles données est en effet
problématique dès que le nombre de bandes spectrales est supérieur à trois, i.e., la représentation triviale RVB
(Rouge, Vert, Bleu) n'est plus directe. Le principe consiste ici à utiliser une carte de segmentation préalablement
obtenue, a priori, et à réaliser une analyse factorielle discriminante permettant de distribuer au mieux
l'information dans l'espace des couleurs TSL (Teinte, Saturation, Luminance). L'information apportée par la carte
de segmentation (chaque site est associé à une classe) peut se révéler judicieuse comme le montrent les
résultats obtenus sur des lots d'images de tailles croissantes dans le cadre de l'imagerie astronomique. Cette
méthode est générale et s'applique également à d'autres domaines manipulant des images multicomposantes
ou multivariées comme en télédétection ou en imagerie polarimétrique
