Comparaison d'images binaires reposant sur une mesure locale des dissimilarités : Application à la classification

par Etienne Baudrier

Thèse de doctorat en Traitement de l'image et mathématiques appliquées

Sous la direction de Su Ruan.

Soutenue en 2005

à Reims .


  • Résumé

    Cette thèse se situe dans le cadre de la comparaison d'image. Elle est consacrée au développement d'une méthode de comparaison locale d'images binaires. En s'appuyant sur un exemple de mesure - la distance de Hausdorff (DH) - une mesure locale (à travers une fenêtre) est définie, et ses propriétés en fonction de la taille de la fenêtre et de la mesure globale entre les deux images sont prouvées. Cela permet de définir un critère pour fixer une taille de fenêtre ajustée à celle de la dissimilarité locale. Cette méthode permet de définir une Carte de Dissimilarités Locales (CDL) lorsque la mesure locale est faite sur tous les points de l'image. Elle n'est pas valable uniquement avec la DH, cependant les propriétés de la DH font que le calcul de la CDL dans ce cas est très rapide. La CDL est à la fois un outil de visualisation des dissimilarités entre deux images et une base pour décider de la similarité des images. Dans cette optique, une première étape est la mise en oeuvre d'une analyse multirésolution adaptée aux images binaires reposant sur le filtre de la médiane morphologique qui offre la possibilité de traiter l'information à une résolution adaptée au degré de similarité recherché. La deuxième étape est l'utilisation de l'information de la CDL concernant les dissimilarités et leur distribution spatiale pour comparer les images. Plusieurs méthodes sont testées, et la plus efficace est basée sur les SVM auxquels on fournit en entrée les CDL entières. Les tests réalisés sur une base d'impressions anciennes numérisées et sur une base de formes montrent l'efficacité de la méthode.

  • Titre traduit

    A binary-image comparison method with local-dissimilarity quantification, application to classification


  • Résumé

    This PhD deals with the comparison of binary images that are not composed of a single pattern. The proposed method is then extended to gray level images. Using a measure example - the Hausdorff distance (HD) - a local measure is defined throught a window, and its properties depending on the window size and the global HD measure are proved. Thanks to them, a window-size criterion is defined so as the window to be adjusted to the local dissimilarity. The local dissimilarity map (LDM) is then defined when the window slides over all the compared images. The LDM can be defined with other measure than the HD using the same algorithm, nevertheless, the DH properties leads to a LDM fast computation. The LDM can be used as image dissimilarity visualization method or a tool to decide on image similarity. For this last point, a first step is a binary-image adapted multiresolution analysis which is base on the median morphological filter. This allows to have an resolution adapted to the researched similarity degree. A second step consists in using LDM information concerning the dissimilarities and their spatial distribution to compare the images. Several comparison methods are tested, the most efficient one is based on the SVM with the whole LDM as input data. The method efficiency is successfully tested on an ancient-impressions database and on a face database.

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Informations

  • Détails : 195 f.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 185-193

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  • Bibliothèque : Université de Reims Champagne-Ardenne. Bibliothèque universitaire. Bibliothèque Moulin de la Housse.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 05REIMS022
  • Bibliothèque : Université de Reims Champagne-Ardenne. Bibliothèque universitaire. Bibliothèque Moulin de la Housse.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 05REIMS022Bis
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