A probabilistic framework for adaptive texture description

par Karen Brady

Thèse de doctorat en Traitement des images

Sous la direction de Ian Jermyn et de Josiane Zerubia.

Soutenue en 2003

à Nice .

  • Titre traduit

    Un cadre probabiliste pour la description adaptative de textures


  • Résumé

    Cette thèse s’intéresse au problème de la description de textures. Au point de départ de notre travail se trouve la constatation que, si nous voulons modéliser une texture avec précision, nous avons besoin d’une distribution de probabilités »s sur un espace d’images de taille infinie. Cela nous permet ensuite de générer des distributions sur des images de taille finie par marginalisation. Pour une distribution gaussienne, les contraintes de calcul imposées par la diagonalisation nous amènent naturellement à des modèles adaptatifs utilisant des paquets d’ondelettes. En effet, ces derniers saisissent au mieux les périodicités principales de l’image ainsi que les corrélations à longue distance, tout en préservant l’indépendance des coefficients des paquets d’ondelettes. Nous utilisons les modèles ainsi obtenues dans deux méthodes de segmentation destinées à analyser des mosaïques de texture de Brodatz et des images de télédétection à haute réduction.


  • Résumé

    This thesis deals with the issue of texture description. We start from the fact that in order to model texture accurately one needs a probability distributions on the space of infinite images. From this we generate a distribution on finite regions by marginalization. For a Gaussian distribution, the computational requirement of diagonalisation and the modelling requirement of adaptivity together lead naturally to adaptive wavelet packet models which capture the principal periodicities present in the textures and allow long-range correlations while preserving the independence of the wavelet packet coefficients. The resulting models are used within two different segmentation schemes for the purposes of analysing mosaics of natural textures from the Brodatz album and high resolution remote sensing images.

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Informations

  • Détails : 121 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 115-121

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