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Chatoux Hermine

Prise en compte métrologique de la couleur dans un contexte de classification et d'indexation

frDépôt légal électronique

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Index

École doctorale :

  • SISMI – Sciences et ingénierie des systèmes, mathématiques, informatique

UFR ou institut :

  • UFR des sciences fondamentales et appliquées (SFA)

Secteur de recherche :

  • Traitement du signal et des images

Section CNU :

  • Génie informatique, automatique et traitement du signal

Résumé

  • Français
  • English
 

Français

Prise en compte métrologique de la couleur dans un contexte de classification et d'indexation

Cette thèse aborde la question du traitement correct et complet de la couleur selon les contraintes métrologiques. Le manque d’approches adaptées a justifié la reformulation principaux outils de traitement d’images que sont le gradient, la détection et la description de points d’intérêt. Les approches proposées sont génériques : indépendantes du nombre de canaux d’acquisition (de la couleur à l’hyper-spectral), de la plage spectrale considérée et prenant en compte les courbes de sensibilité spectrales du capteur ou de l’œil. Le full-vector gradient nait de cet objectif métrologique. La preuve de concept est effectuée sur des images couleurs, multi et hyper-spectrales. L’extension développée pour l’analyse de la déficience visuelle ouvre également de nombreuses s perspectives intéressantes pour l’analyse du système visuel humain. Ce gradient est au cœur de la proposition d’un détecteur de points d’intérêt, lui aussi générique. Nous montrons la nécessité d’un choix mathématiquement valide de la distance entre attributs et l’importance de la cohérence de la paire attribut/distance. Une paire attribut/distance complète l’ensemble. Pour chaque développement, nous proposons des protocoles objectifs de validation liés à des générateurs d’images de synthèse explorant toute la complexité spatio-chromatique possible. Notre hypothèse est que la difficulté d’extraction du gradient/des points d’intérêts… est liée à la complexité de discrimination des distributions couleur dans la zone de traitement. Une confrontation aux approches courantes du domaine a été également mise en œuvre.

Mots-clés libres : Couleur, spectral, gradient, détecteur, descripteur, matrice de Gram, divergence de Kullback-Leibler.

    Rameau (langage normalisé) :
  • Recherche d'images par le contenu
  • Couleur
  • Colorimétrie
  • Photographie multibande
  • Imagerie hyperspectrale

English

Taking metrologically into account colour for classification and image retrieval

The PhD thesis objective is to study a colour’s correct and complete processing, respecting metrological constraint. The lack of compatible approaches justified that we reformulate the main image processing tools that are gradient, key point detector and descriptor. The proposed approaches are generic: channel count independent and taking the sensor’s or eye’s sensitivity curves into account. The full-vector gradient is born from this metrological objective. Proof of concept was realised on colour, multi and hyper-spectral images. The extension developed for human vision deficiency opens interesting perspectives to study of the human vision system. This gradient is the centre of the key point detector proposition, also generic. We also showed how necessary was a mathematically valid choice of distance between features. We revealed the importance of the pair feature/distance and completed the work with a pair: RC2O/Kulback-Leibler divergence based on colour differences. For each development, we propose unbiased validation protocols linked to synthetic images generators exploring the most spatial-chromatic complexity possible. Our hypothesis being that the extraction difficulty comes from the discrimination complexity between colour distributions in the processing area. We also compared our proposition to state of the art approaches in recurring datasets/protocols.

Keywords : Colour, spectral, gradient, detector, descriptor, Gram matrix, Kulback-Leibler divergence.

Notice

Diplôme :
Doctorat d'Université
Établissement de soutenance :
Université de Poitiers
UFR, institut ou école :
UFR des sciences fondamentales et appliquées (SFA)
Laboratoire :
XLIM
Domaine de recherche :
Traitement du Signal et des Images
Directeur(s) de thèse :
Christine Fernandez-Maloigne, François Lecellier
Date de soutenance :
21 mai 2019
Président du jury :
Jean-Yves Tourneret
Rapporteurs :
Alice Caplier, Edoardo Provenzi
Membres du jury :
Christine Fernandez-Maloigne, François Lecellier, Noël Richard, Olivier Lézoray

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