Classification d'images par analyse fractale et multifractale

par François Mayet

Thèse de doctorat en Informatique. Analyse et traitement d'images

Sous la direction de Michel Jourlin.

Soutenue en 2001

à Saint-Etienne .


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  • Titre traduit

    Image ranking by fractal and multifractal analysis


  • Résumé

    Ce travail propose une approche nouvelle de la caractérisation de l'homogénéité des images lorsque celle-ci est due à la bonne ou mauvaise répartition spatiale des niveaux de gris. Cette répartition est naturellement décrite par l'analyse multifractale, généralisation de l'analyse fractale, et plus particulièrement par le spectre des singularités. Le critère d'homogénéité retenu sera un point particulier de ce spectre : la dimension d'entropie. Un algorithme robuste et rapide utilisant l'histogramme de l'image et la notion de filtre moyenne est développé. Il permet de calculer des spectres de singularités paramétrés et des critères d'homogénéité peu sensibles au bruit de quantification, au flou, aux variations d'échelle et aux positions d'observation. Nous l'avons modifié afin de l'adapter aux zones d'analyse comportant des parties masquées. Cet algorithme a été testé sur 2 catégories d'images. D'une part, des images de moquettes usées artificiellement ; toutes ont été classées avec succès par ordre d'homogénéité croissante. Et d'autre part, des images de béton où certaines zones ont été masquées. Ces dernières ont été très correctement classées en accord avec un classement " psychovisuel ". Nous terminerons en présentant un critère d'homogénéité mettant en œuvre la propagation géodésique et plus précisément la dimension fractale du front de propagation.

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Informations

  • Détails : 92 f.
  • Notes : Thèse reproduite
  • Annexes : Bibliogr. 10 f.

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  • Bibliothèque : Université Jean Monnet. Service commun de la documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
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