Traitement et analyse d'images couleur sous-marines : modèles physiques et représentation quaternionique

par Frédéric Petit

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Soutenue en 2010

à Poitiers .


  • Résumé

    Les océans représentent la majeure partie de la surface de la planète. Couvrant plus de 70% de la surface de la Terre, l'exploration de l'environnement marin est un thème de recherche essentiel. De nombreuses technologies ont été développées afin de surveiller et de suivre l' évolution de l'environnement marin. La vision par ordinateur et le traitement d' images ont été étudiés dans ce cadre ces dernières années afin de développer de nouveaux outils pour l'océanographie. Les images acquises sous l'eau souffrent de nombreuses dégradations dues à l'environnement aquatique. Nous nous sommes intéréssé au développement de traitements prenant en compte la nature physique des phénomènes qui interfèrent lors de l'acquisition. L'exploitation d'un modèle bio-optique a permis d'établir une corrélation entre des propriétés bio-optiques et des attributs colorimétriques des images. L'inversion de la propagation de la lumière a alors été réalisée en établissant un modèle d'estimation des paramètres physiques impliqués à partir des informations colorimétriques de l'image et de mettre en oeuvre une correction complètement automatique d' images sous-marines. Dans un deuxième temps, dans un but de détection d'objets d'intérêts, nous nous sommes interessé à un critère quaternionique permettant une extraction ciblée de zones/objets possèdant une ou plusieurs caractéristiques colorométriques communes par le biais d'une définition hypercomplexe de sous-espaces couleurs basée sur la teinte. Cette méthode a été testée sur des vidéos sous-marines en réalisant une extraction de poissons de couleur unie.

  • Titre traduit

    Underwater color images analysis and processing : physical model and quaternionic representation


  • Résumé

    The main part of the surface of the planet corresponds to the oceans. Covering more than 70% of the earth surface, the exploration of the underwater environment is an essential research domain. Many technologies has been developped to survey and to follow the evolution of the underwater environment. Computer vision and image processing applied to this area has been studied these last years to developp new tools for the oceanography. Underwater imagery suffer of many degradations due to the underwater environment. This work focus on processings taking into account the physical nature of the phenomenons interacting during the image acquisition. A Biooptical model has been used to link optical and chemical properties of the medium to colorimetric attributes of the image. The light propagation inversion is then performed by defining an estimation model of the physical parameters involved from colorimetric informations of the image and computing a fully automated underwater image enhancement. In a second time, focusing on object detection, a quaternionic criterion has been defined to perform an specific extraction of objects/areas sharing one or several common colorimetric feature by using an hypercomplex definition of color subspace based on the hue. This method has been tested on submarine video by computing an monochromatic fish extraction.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (IX-106-XXII p.)
  • Annexes : Bibliogr. 66 réf.

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