• Langue : Français
• Discipline : Sciences physiques
• Identifiant : Inconnu
• Type de mémoire : Habilitation à diriger des recherches
• Date de soutenance : 01/01/2004

Résumé en langue originale

Notre contribution s'inscrit dans le traitement automatique des images numériques couleur, dont l'objectif est de parvenir à interpréter le contenu d'une image analysée. La chaîne de traitements d'une image couleur se décompose en plusieurs étapes successives qui partent de l'analyse de la couleur de chaque pixel pour obtenir une interprétation du contenu de l'image. Dans ce mémoire, nous nous arrêtons à cette étape d'analyse qui précède l'étape d'interprétation sémantique du contenu de l'image grâce à la manipulation d'informations symboliques. Une fois l'image couleur acquise par la caméra, se pose la question du choix de l'espace de représentation de la couleur qui est le mieux adapté aux traitements à effectuer sur l'image. Dans la première partie, nous décrivons la détermination d'espaces couleur hybrides adaptés à des problèmes spécifiques de segmentation. L'approche proposée analyse les distributions des points-couleur dans différents espaces de représentation de la couleur afin de constituer un espace hybride adapté aux classes de pixels à distinguer. Cette démarche est fondée sur l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels pour la construction des classes de pixels. Il n'existe pas toujours une correspondance bijective entre chaque nuage de points-couleur représentant les pixels dans un espace couleur et chaque région de l'image. Par conséquent, l'analyse exclusive des propriétés colorimétriques des pixels ne permet pas toujours de reconstruire les classes de pixels qui correspondent aux régions. Lors de la deuxième partie, nous détaillons une méthode de segmentation par classification de pixels qui tente de répondre à ce problème en analysant au même titre les propriétés colorimétriques des pixels et leur répartition spatiale dans l'image. Une fois que les régions sont reconstruites, elles peuvent être analysées afin notamment de reconnaître les objets qu'elles représentent. La troisième partie est dédiée à la reconnaissance d'objets éclairés avec différents illuminants. Nous y présentons un modèle original qui décrit les variations des couleurs des pixels provoquées par des changements d'illuminant. Ce modèle est utilisé afin de définir la fonction qui pour chaque comparaison entre l'image requête et une image candidate, transforme le couple constitué par les histogrammes couleur en un couple d'histogrammes couleur spécifiques. Ces histogrammes spécifiques sont calculés de telle sorte que leur intersection indique si les deux objets contenus dans les deux images sont semblables ou non, et ce quel que soient les sources d'éclairage utilisées lors des acquisitions des images.