Méthodes géométriques pour l'analyse d'images et de textures

par Gui-Song Xia

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Yann Gousseau et de Julie Delon.

Soutenue en 2011

à Paris, Télécom ParisTech .


  • Résumé

    Cette thèse se concentre sur l’étude de l’extraction et de la caractérisation des structures locales, dans le contexte de l’analyse d’images et des textures. S’appuyant sur les lignes de niveau des images ou sur la notion duale et moins structuré e d’orientation du gradient, les contributions de cette thèse se concentrent sur trois thèmes suivants : La première partie présente une nouvelle méthode pour l’analyse de texture qui dans l’esprit est similaire à la granulométrie morphologique, tout en permettant un haut degré d’invariance géométrique et radiométrique. Avec l’aide de la représentation par carte topographique, la deuxième partie de cette thèse développe une approche générale pour l’abstraction d’images, dont le but est de générer automatiquement des images abstraites à partir de photographies réalistes. Le sujet de la dernière partie de cette thèse est la détection des jonctions dans les images naturelles. L’approche s’appuie sur les directions locales de lignes de niveau à travers l’orientation du gradient de l’image. Nous introduisons un système générique d’analyse de jonction. Le premier avantage de la procédure proposée est un critère pour la détection automatique de jonctions. Celui-ci permet de traiter des parties texturées de l’image dans lesquelles aucune détection n’est attendue. Deuxièmement, la méthode donne une caractérisation des jonctions en L-, Y et en X, y compris un calcul précis de leur type, de leur localisation et de leur échelle. Contrairement aux approches classiques, la caractérisation de l’échelle ne repose pas sur un espace-échelle linéaire, et permet donc d’obtenir une bonne précision géométrique.

  • Titre traduit

    Some geometric methods for the analysis of images and textures


  • Résumé

    This thesis focuses on the studies of the extraction and characterization of local image structures, in the context of images and texture analysis. Relying on the level lines of images or on the somehow dual and less structured notion of gradient orientation, the contributions of the thesis concentrate on following three themes: The first part of this thesis presents a new method for texture analysis that in spirit is similar to morphological granulometries, while allowing a high degree of geometrical and radiometric invariances. Also using the topographic map representation, the second part of this thesis develops a general approach for the abstraction of images, the aim of which is to automatically generate abstract images from realistic photographs. The subject of the last part of this thesis is the detection of junctions in natural images. The approach relies on the local directions of level lines through the orientation of image gradient. We introduce a generic junction analysis scheme. The first asset of the proposed procedure is an automatic criterion for the detection of junctions, permitting to deal with textured parts in which no detection is expected. Second, the method yields a characterization of L-, Y- and X- junctions, including a precise computation of their type, localization and scale. Contrary to classical approaches, scale characterization does not rely on the linear scale-space, therefore enabling geometric accuracy.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (216 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 233 réf. bibliogr. Résumé étendu en français

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  • Bibliothèque : Télécom ParisTech. Bibliothèque scientifique et technique.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 7.345 XIA
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