Analyse statistique de texture : autocorrélation spatiale et notion de contiguïté

par Ahmed Bounekkar

Thèse de doctorat en Sciences. Ingénierie informatique

Sous la direction de Michel Lamure.

Soutenue en 1997

à Lyon 1 .

Le jury était composé de Michel Lamure.

mots clés

• Traitement d'images -- Techniques numériques
• Reconnaissance des formes (informatique)
• Autocorrélation (statistique)

Résumé

L'évolution technologique de ces dernières années est fortement marquée par la grande quantité d'images produites et consommées. Un contenu sémantique à la fois riche et très souple explique cet avènement de l'image et l'intérêt croissant qui lui est témoigné. La texture est présente au sein d'un grand nombre d'images. Cette présence peut être forte (images aériennes, tissus et matières synthétiques,. . Ect), ou faible (objets et scènes naturellesn cellules et images microscopiques,. . . ) suivant le type d'image. Ce travail s'inscrit dans une démarche de reconnaissance de formes dans les images numériques inspirée de la réalité des diverses activités humaines. Nous nous intéressons ici aux méthodes d'analyse de textures destinées à caractériser du mieux possible une image de texture. Nous avons ainsi évalué l'intérêt d'une approche statistique où la priorité est donnée à la notion de proximité dans le domaine spatial. On considère qu'une forme est la combinaison d'une forme (géométrique), d'une texture, d'une composante liée au mode d'acquisition de l'image et d'un terme d'erreur. Seule la composante texture nous intéresse. Par conséquent, on utilisera une forme plus simplifiée du modèle dans laquelle ne figurent que les composantes textures pures à une erreur près. .

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