Descripteurs couleur locaux invariants aux conditions d'acquisition

• Main Author: Song, Xiaohu
• Other Authors: Saint-Etienne
• Language: fr
• Published: 2011
• Subjects: Descripteurs locaux; Reconnaissance d'objets; Invariants; Transformations affines; Pouvoir discriminant; IVC; CVI; Mesures de rang; Mesures de similarités
• Online Access: http://www.theses.fr/2011STET4033/document

La mise au point de descripteurs locaux discriminants est aujourd’hui une priorité dans de nombreuses applications comme la reconnaissance d’objets, le suivi d’objets, la reconstruction 3D ou l’estimation de mouvement. La problématique réside dans le fait que ces descripteurs doivent être invariants aux conditions d’acquisition tout en conservant un pouvoir discriminant important. Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés à l’invariance des descripteurs locaux de la littérature. Nous les avons notamment catégorisés en fonction des hypothèses sur lesquelles repose leur invariance. Ensuite, nous avons proposé des descripteurs locaux qui exploitent l’information de couleur dans les images. Nous avons montré que cette information peut être très pertinente lorsqu’elle est combinée à une information spatiale, à condition que son degré d’invariance soit contrôlé et adapté aux applications considérées. Ainsi, nous avons proposé un ensemble de descripteurs locaux couleur avec des degrés d’invariance différents. Ainsi, nous introduisons tout d’abord deux nouveaux descripteurs qui caractérisent les distributions spatiales des couleurs dans les régions analysées. L’idée originale consiste à appliquer des transformations affines entre les coordonnées spatiales des pixels et leurs coordonnées couleur. En effet, chaque pixel étant caractérisé par 5 valeurs, 2 coordonnées spatiales xy dans l’image et 3 composantes couleur RVB, nous proposons de rechercher une transformation affine qui permet de transformer les coordonnées xy de tous les pixels de la région concernée en coordonnées RVB de ces pixels. Nous montrons que l’application de cette transformation aux coordonnées xy fournit des coordonnées dans l’espace RVB qui a un double avantage. D’une part, les coordonnées d’un seul pixel dépendent à la fois de toutes les couleurs présentes dans la région mais aussi de leur répartition spatiale. Quelques coordonnées permettent donc de résumer efficacement le contenu de la région. D’autre part, ces coordonnées présente une invariance totale à toute transformation affine appliquée dans l’espace image 2D(invariance géométrique) et comme elles sont homogènes à des coordonnées couleur, nous pouvons leur procurer une invariance photométrique en leur appliquant des transformations affines particulières. Nous montrons que le degré d’invariance peut être contrôlé en fonction des besoins de l’application. Ces coordonnées nous permettent de définir le descripteur IVC (Image Vers Couleur). De manière similaire, nous évaluons une transformation affine de l’espace couleur à l’espace image et appliquons cette transformation aux coordonnées couleur. Les coordonnées obtenues par cette transformation sont invariantes à toute transformation affine appliquée dans l’espace couleur, elles présentent donc un degré d’invariance élevé aux variations photométriques. Ces coordonnées nous permettent de constituer le descripteur CVI (Couleur Vers Image). Nous montrons que ces deux descripteurs fournissent de très bons résultats dans le cadre de la reconnaissance d’objet et présentent une telle complémentarité que le descripteur obtenu par concaténation de IVC et CVI fournit de meilleurs résultats que la plupart des descripteurs couleur parus dans la littérature. Ensuite, nous proposons un descripteur qui présente un degré d’invariance plus élevé que les deux précédents puisqu’il n’est pas sensible aux transformations non-linéaires des couleurs modélisées par des fonctions croissantes appliquées indépendamment sur chaque composante couleur. Pour cela, nous exploitons les mesures de rang des pixels dans les images. De plus, nous utilisons les corrélations entre mesures de rang obtenues pour différentes composantes couleur. Ceci nous a permis de proposer un descripteur lui aussi très compact qui présente un degré d’invariance photométrique assez élevé. Enfin, nous abordons le problème de la caractérisation locale d’images par auto-similarités === Pas de résumé fourni en anglais