Une méthode d'analyse d'image texture - couleur basée sur la détermination d'un espace hybride couleur a été développée dans le cadre d'une étude de faisabilité d'un système de comptage (semi)-automatique des épis de blé dans un champ, pour une prédiction précoce de rendement. A cette fin, des analyses couleur et de texture (paramètres d'Haralick) sont utilisées pour permettre une nouvelle représentation des images prises dans un espace spécifique (espace hybride) construit à partir de connaissances a priori sur les images. Les méthodes classiques de classification et de segmentation des images, combinées à des informations morphologiques sur les épis, sont appliquées pour le comptage. Le taux de reconnaissance des épis est compris entre 73% et 85% sur les quelques images prises pendant le stade de floraison. Couplées avec le temps, la luminosité et en accord avec les modèles de développement du blé, les informations générées à partir de l'algorithme implémentés dans cette étude semblent significatives pour pouvoir évaluer le troisième apport d'engrais azotés qui se déroule au début de la floraison

COINTAULT, F.

GUERW, D.

I-Revues

Espaces hybrides couleur – texture adaptés au comptage d’épis de 
blé 
 
F. COINTAULT1, D. GUERIN1 
 
1ENESAD, UMR CPAP, 21, Bd. O de Serres, 21800 QUETIGNY 
f.cointault@enesad.fr 
  
Résumé  – Une méthode d’analyse d’image texture – couleur basée sur la détermination d’un espace hybride couleur a été développée dans le 
cadre d’une étude de faisabilité d’un système de comptage (semi)-automatique des épis de blé dans un champ, pour une prédiction précoce de 
rendement. A cette fin, des analyses couleur et de texture (paramètres d’Haralick) sont utilisées pour permettre une nouvelle représentation des 
images prises dans un espace spécifique (espace hybride) construit à partir de connaissances a priori sur les images. Les méthodes classiques 
de classification et de segmentation des images, combinées à des informations morphologiques sur les épis, sont appliquées pour le comptage. 
Le taux de reconnaissance des épis est compris entre 73% et 85% sur les quelques images prises pendant le stade de floraison. Couplées avec 
le temps, la luminosité et en accord avec les modèles de développement du blé, les informations générées à partir de l’algorithme implémentés 
dans cette étude semblent significatives pour pouvoir évaluer le troisième apport d’engrais azotés qui se déroule au début de la floraison. 
 
Abstract – A colour and texture image analysis method based on colour hybrid space was developed for a feasibility study concerning (semi-
)automatic wheatears counting, for yield prediction. To detect ears, textural (Haralick features) and colour analyses are used to give a new 
representation of the images in a specific space (hybrid space) built with a priori knowledge of the images. Classical methods of image 
segmentation and classification, combined with morphological information of heads, are applied to the new images for the counting, for which 
the recognition is included between 73% and 85%. Coupled with weather, lighting, and in accordance with wheat development models, 
information generated from this algorithm developed in this investigation may be relevant to the evaluation of nitrogen requirements for the 
third application (head emergence and flowering). 
 
1. Introduction et contexte 
 
Le rendement est un facteur primordial en agriculture qui 
permet l'établissement de cartes afin d'adapter certaines 
pratiques des agriculteurs les années suivantes (apports 
d'intrants, applications de produits phytosanitaires...), en 
fonction de la variabilité intra-parcellaire. 
Les capteurs de rendements développés sur les 
moissonneuses-batteuses sont relativement efficaces mais ne 
fournissent le rendement instantané et en continu que lors de 
la récolte, avec une précision de 3 à 4%. L'objet de notre 
recherche est l'étude de faisabilité d'un système ((semi-
)automatique) de comptage d'épis de blé par imagerie pour 
une estimation de rendement : l'utilisation de l'imagerie peut 
alors offrir des possibilités d'analyses étendues (évaluation 
précoce du rendement), et est en outre un atout par rapport 
aux protocoles de dénombrement manuel dont disposent les 
agronomes. Peu de travaux ont cependant été réalisés sur 
l'étude de rendement du blé par vision. Le principal projet 
(analyse essentiellement texture) est l'étude de faisabilité qui 
s'est développée à l'ENITA de Bordeaux, dans laquelle 
Germain et al. ([1]) réussissent à extraire les épis et à les 
compter sur une surface assez réduite, dans des conditions de 
prise d'images idéales (images noir et blanc), sans pour autant 
exploiter les résultats. 
La période d'observation des échantillons est un point crucial 
mais reste délicate à choisir; néanmoins, la fin de la floraison 
(mai à juillet) semble être plus appropriée que le gonflement 
ou l'épiaison pour l'observation et la prise d'images. Dans un 
souci de réduction des coûts et de facilité d'utilisation, un 
appareil photo numérique a été préféré à une caméra (figure 
1). 
 
 
FIG. 1 : (a) : Dispositif expérimental pour l'acquisition 
d'images au champ ; (b) : Une image type 
 
La variabilité intra-parcellaire nécessite un suivi 
d'échantillons caractéristiques de la parcelle. La variabilité de 
l'éclairage et des conditions météorologiques (ombres, vent) 
demandent l'adaptation de l'appareillage lors de la prise 
d'images ([2]). Un cadre noir posé au sol (taille 50x50 cm²) 
sert à délimiter la zone de l'image traitée (figure 1) : il est 
supprimé par morphologie mathématique. 
 
2. Méthode d’extraction des épis de blé 
 
 
2.1. Objectif et principe 
 
Pour discerner des épis dans une scène en milieu naturel, 
l'étude de la couleur s'avère trop sensible à la variabilité de la 
luminosité sur un échantillon d'observation ([3]). Nous la 
complétons par une étude de texture qui lui donne plus de 
robustesse, nécessitant la construction d'un espace hybride qui 
allie des informations texture obtenues sur des composantes 
couleur. Son principe repose sur une analyse discriminante 
qui détermine le pouvoir séparateur des paramètres de texture, 
évalués sur toutes les composantes couleurs choisies pour leur 
utilisation dans la reconnaissance d'adventices. La 
construction de l'espace est tirée de la généralisation de 
l'espace couleur hybride de Vandenbroucke ([4]). 
 
2.2. Construction de l’espace couleur 
 
L'analyse discriminante est basée sur un échantillon 
d'apprentissage constitué d'individus (pixels) dont la classe est 
connue a priori. L'analyse de texture est déroulée sur une 
fenêtre d'apprentissage autour de ces pixels. Un système à 3 
classes est retenu pour différencier {terre, déchets de 
végétaux, cailloux, feuilles malades}, {feuilles saines et 
tiges} et {épis}. Le nombre de points d'apprentissage 
(identique pour chaque classe) est fixé à 20. Pour chaque 
fenêtre, l'ensemble des composantes couleurs utilisées dans la 
construction de l'espace hybride peut être regroupé au sein 
d'un espace de couleurs global formé d'un repère de Np = 23 
vecteurs : 
 
R ,G ,B ,r , g,b ,r g ,g b , g b
r g
, 2 g r b , H ,S , L ,L ,a ,b ,u ,v , I ,V1 ,V2 , I2 , I3
 
 
L'analyse de texture complémentaire repose sur l'étude de  
Ntexture = 7 paramètres de texture : 2 paramètres statistiques sur 
les intensités P des pixels (la moyenne µv et la covariance 
covv); 5 paramètres d'Haralick obtenus à partir d'une matrice 
de cooccurrence Mcooc (l'énergie (traduite par le second 
moment angulaire), le moment des différences inverses, 
l'entropie, la variance et le contraste). Il existe cependant dans 
la littérature d'autres paramètres (paramètres de textures 
couleurs) non encore utilisés par manque de temps ([5]). 
L'analyse de texture doit évaluer la capacité discriminante de 
Nattributs = Ntexture x Np = 161 attributs, données de textures 
colorées, nécessitant une normalisation pour la construction 
des matrices de cooccurrence (valeurs d'intensité de pixel 
comprises dans l'intervalle [0,N-1]). 
La construction de l'espace hybride est itérative : elle 
sélectionne au pas d'exécution d = {1, …, Nattributs} l'espace 
discriminant de dimension d (le meilleur au sens du critère 
choisi et selon sa construction), constitué de l'espace de 
dimension d-1 trouvé au pas précédent et d'un nouvel attribut 
Ad : Ehybride(d) = Ehybride(d-1) x Ad. Le choix du nouvel espace 
au rang d est effectué parmi (Nattributs – d + 1) espaces 
potentiels. Il est aussi utile de limiter la recherche à des 
attributs Ad qui ne seront pas trop corrélés (réduire les 
redondances d'information entre attributs) : cor(Ad,  Ai) < 
0.80. Cette corrélation est calculée sur les attributs normalisés 
puisqu'elle est calculée pendant l'espace hybride, qui utilise 
ces mêmes attributs. 
Le critère d'arrêt du processus est choisi pour dim(Ehybride) = D 
: la dimension D est déterminée en évaluant un critère 
informationnel basé sur le calcul des matrices de compacité et 
de séparabilité des classes ([6]).  
 
3. Résultats de la classification et de la 
segmentation des pixels 
 
Chacun des critères définit des espaces hybrides permettant 
une classification des pixels d'épis. Pour des raisons de temps 
de calcul, les critères s'appuyant sur des opérations d'additions 
comme la trace, moins complexes que des calculs de 
déterminant (critère de Hotelling ou de Wilks), sont préférés. 
Ehybride a une structure d'espace euclidien ce qui permet 
ensuite d'utiliser des méthodes de segmentation par mesure de 
distances, mesures effectuées par les classifieurs à distance 
minimale déjà définis dans RD que sont les distances 
Euclidienne ou de Mahalanobis.  
Les résultats obtenus sont tout à fait satisfaisants (figure 2) et 
il s'avère que la distance de Mahalanobis génère moins 
d'erreurs de classification (bruits issus des effets de bord et 
feuilles malades). 
 
 
FIG. 2 : (a) : Image sans cadre; (b) : Portion de l'image et 
sélection des classes; (c) : Image dans le nouvel espace de 
représentation (en jaune-orange les épis) 
 
La segmentation obtenue est complétée par des algorithmes 
de comptage d'épis (individualisation) utilisant des outils de 
morphologie mathématique, en particulier la squelettisation 
(figure 3). 
 
 
FIG. 3 : (a) : Segmentation par mesure de distance 
(Mahalanobis); (b) : Exemple d'utilisation de la morphologie 
mathématique; (c) : Exemple d'utilisation de la squelettisation 
(dans cet exemple : 23 épis reconnus sur 27 (85% de 
reconnaissance)) 
 
La méthode de construction de l’espace hybride est 
supervisée et ne permet donc pas une automatisation de la 
technique actuellement. Néanmoins, en faisant varier les 
paramètres du système (tableau 1) nous avons observé une 
certaine redondance pour les espaces hybrides obtenus, qui 
doit être validée sur d’autres images.  
 
TAB. 1 : Paramètres utilisés 
Paramètres Valeurs testées 
Points d’apprentissage {10; 15; 20; 25; 30; 35; 40} 
Dimension de l’espace {2; 3; 4} 
Coefficient de corrélation {0,7; 0,75; 0,8; 0,85; 0,9} 
Niveau de quantification {8; 16; 32; 64; 128; 256} 
Taille des fenêtres (en pixels) {11; 13; 15; 17; 19; 21} 
 
Les analyses statistiques menées sur seulement 5 images sont 
ouvertes aux critiques. Les résultats nécessitent d’être 
confirmés par de nouvelles observations. En outre, l’espace 
hybride semble indépendant de la luminosité. Au niveau du 
comptage, les améliorations devraient être possibles par 
l’optimisation des algorithmes de squelettisation. 
Une nouvelle approche pour la classification de pixels serait 
d’utiliser les réseaux de neurones à réponse binaire. Les 
modèles de perceptrons multicouches et de réseaux de 
neurones à base radiale floue sont deux techniques qui 
justifient un développement.  Ensuite il serait intéressant 
d’évaluer l’influence, sur notre classification, du choix du 
système d’apprentissage et de la structure du réseau ([7]).  
 
4. Conclusion 
 
A travers cette étude de faisabilité d’un système de comptage 
d’épis de blé dans un champ, nous avons étudié les différentes 
composantes couleur utilisées en agronomie et qui permettent 
d’extraire des plantes du sol. Afin de minimiser les 
contraintes dues à la prise d’images en conditions naturelles, 
nous avons complété cette étude couleur par une étude de 
texture en construisant un espace d’attributs texture 
nécessitant 7 paramètres de texture. 
L’utilisation de méthodes de segmentation basées sur des 
mesures de distance fournit des résultats satisfaisants qui 
doivent être validés sur de nombreuses autres images et 
évidemment pour différentes variétés de blés. La technique de 
comptage doit être améliorée (avant 2008) pour obtenir une 
méthode au champ capable de prédire le rendement de blé en 
temps-réel.  
Les prespectives d’un tel projet sont nombreuses et 
essentiellement tournées sur la conception d’un outil de 
développement utilisé par les instituts de recherches pour 
réaliser des comptages au champ. Cet appareil pourrait 
également être utilisé pour évaluer les corrélations entre les 
composantes du rendement et l’état sanitaire de la parcelle, 
pour compter le nombre de plantes levées par rapport aux 
plantes semées, pour mesurer l’influence des traitements et la 
compétition entre la culture et les mauvaises herbes et pour 
évaluer les bénéfices économiques liés au troisième apport 
d’engrais.  
 
Références 
 
[1] Germain, C., Rousseau, R. and Grenier, G. 1995. Non 
destructive counting of wheatears with picture analysis. 
Image Processing and Its Application 435-439. 
[2] El-faki, M., Zhang, N. and Peterson, D. 2000. Factors 
affecting colour-based weed detection. Transactions of the 
ASAE 43(4) 1001-1009. 
[3] Lu, J.W. 2003. Segmentation d’images couleur et 
application à la séparation des oignons et des adventices 
(Colour image segmentation and application to onions-weeds 
separation). Ph-D Thesis, University of Burgundy, Dijon, 
France. 
[4] Vandenbroucke, N. 2000. Segmentation d’images couleur 
par classification de pixels dans des espaces d’attributs 
colorimétriques adaptés. Application à l’analyse d’images de 
football (Colour image segmentation by pixel classification in 
colorimetric attributes spaces. Application to football image 
analysis). Ph-D Thesis, University of Sciences and 
Technologies, Lille 1, France. 
[5] Foucherot, I., Gouton, P., Devaux, J., Truchetet, F. 2004. 
New methods for analysing colour texture based on the 
karhunen-loeve transform and quantification”. Pattern 
Recognition. 
[6] Guérin, D., Cointault, F., Gée C. and Guillemin, J.P. 2004. 
Etude de faisabilité d'un système de comptage d'épis de blé 
par vision (feasibility study of a wheatears counting system 
per vision). Revue Traitement du Signal, Vol. 21, N° 5, pp. 
549-560. 
[7] Foucher, P., Revollon, P. and Vigouroux, B. 2001. 
Segmentation d’images couleur par réseaux de neurones : 
application au domaine végétal (Image segmentation by 
neural networks : application to plant domain). ORASIS 2001 
Poster. 
 
 


Espaces hybrides couleur : texture adaptés au comptage d'épis de blé

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