Tesi sul tema "Images texturées"
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Konik, Hubert. "Contribution de l'approche pyramidale à la segmentation des images texturées". Saint-Etienne, 1994. http://www.theses.fr/1994STET4018.
Abstract (sommario):
En réponse au problème de la cotation visuelle assistée par ordinateur des différences d'aspect sur les surfaces textiles, nous nous sommes orientés vers les techniques de multirésolution. Notre contribution porte plus précisement sur leur utilisation dans le domaine de la segmentation via l'approche pyramidale. Après une description et une analyse critique de la structure classique et de ses trop grandes limites (notamment pour la description des objets allonges, des objets en grand nombre ou trop proches,), nous introduisons un nouveau concept : celui des pyramides localisées dans le support image ou pyramides locales. Elles permettent la mise en oeuvre du principe du focus d'attention, par une analyse individuelle et contextuelle des objets. En effet, chaque objet est décrit dans une pyramide centrée sur lui, caractérisant l'adaptativité de la méthode en fonction de la texture de l'image. L'introduction de la notion d'orientations pour la définition des racines de l'objet renforce sa localisation. La méthode est insensible aux translations et plus robuste vis-a-vis des rotations. Elle limite les problèmes intrinsèques de la structure classique du fait de sa trop grande rigidité. Les paramètres nécessaires à la construction des pyramides locales sont extraits de la classification de l'image en terme de micro ou de macro-texture. Celle-ci est obtenue en fonction de l'évolution de paramètres statistiques dans l'unique pyramide globale associée à l'image. Ils reposent sur des considérations perceptuelles de l'analyse de texture. Une étude de classification plus générale est illustrée sur d'autres types de surfaces texturées. En définitive, tous les outils que nous avons développés sont éprouvés sur une application précise, liée à notre domaine d'étude
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Germain, Christian. "Contribution à la caractérisation multi-échelle de l'anisotropie des images texturées". Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00166497.
Abstract (sommario):
Ce travail est consacré à la caractérisation de l'anisotropie des images. Pour y parvenir, il est établi que, dans le cas de textures complexes, la mesure de l'orientation dominante comme celle de l'anisotropie dépendent fortement de l'échelle à laquelle la texture a été observée.Le premier chapitre définit la notion de texture et celle d'échelle d'observation. Les différentes approches de caractérisation texturale existantes sont présentées et leur aptitude à rendre compte des phénomènes directionnels à différentes échelles d'observation est évaluée.
Le second chapitre présente les méthodes les plus courantes pour l'estimation de l'orientation dominante d'une texture. Un indicateur local est ensuite proposé : le Vecteur Directionnel Moyen. Il s'appuie sur des caractéristiques locales et peut être calculé à toute échelle d'observation. Ses performances sont étudiées sur des images de synthèse et sur des textures naturelles.
Le troisième chapitre introduit un nouvel indicateur d'anisotropie nommé Iso. Il est basé sur le calcul des différences locales des Vecteurs Directionnels Moyens obtenus à une échelle donnée. Ses performances sont comparées à celles des estimateurs classiques de dispersion directionnelle.
Le dernier chapitre est consacré à l'évaluation de l'anisotropie de textures complexes (microscopiques et macroscopiques) en fonction de l'échelle d'observation. Un modèle de texture complexe est construit et le comportement de l'indicateur Iso sur ce modèle est établi. L'indicateur est ensuite appliqué à la caractérisation de textures naturelles et de synthèse. Il est ensuite montré que l'évolution de cet indicateur en fonction de l'échelle d'observation fournit une courbe qui caractérise à la fois l'anisotropie de la texture traitée ainsi que la taille des différentes primitives texturales microscopiques et macroscopiques formant cette texture. L'indicateur Iso , calculé à différentes échelles, est appliqué à des textures synthétiques, à des textures de l'album de Brodatz ainsi qu'à des images de matériaux composites observés par microscopie électronique à transmission.
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Faucheux, Cyrille. "Segmentation supervisée d'images texturées par régularisation de graphes". Thesis, Tours, 2013. http://www.theses.fr/2013TOUR4050/document.
Abstract (sommario):
Dans cette thèse, nous nous intéressons à un récent algorithme de segmentation d’images basé sur un processus de régularisation de graphes. L’objectif d’un tel algorithme est de calculer une fonction indicatrice de la segmentation qui satisfait un critère de régularité ainsi qu’un critère d’attache aux données. La particularité de cette approche est de représenter les images à l’aide de graphes de similarité. Ceux-ci permettent d’établir des relations entre des pixels non-adjacents, et ainsi de procéder à un traitement non-local des images. Afin d’en améliorer la précision, nous combinons cet algorithme à une seconde approche non-locale : des caractéristiques de textures. Un nouveau terme d’attache aux données est dans un premier temps développé. Inspiré des travaux de Chan et Vese, celui-ci permet d’évaluer l’homogénéité d’un ensemble de caractéristiques de textures. Dans un second temps, nous déléguons le calcul de l’attache aux données à un classificateur supervisé. Entrainé à reconnaitre certaines classes de textures, ce classificateur permet d’identifier les caractéristiques les plus pertinentes, et ainsi de fournir une modélisation plus aboutie du problème. Cette seconde approche permet par ailleurs une segmentation multiclasse. Ces deux méthodes ont été appliquées à la segmentation d’images texturées 2D et 3DIn this thesis, we improve a recent image segmentation algorithm based on a graph regularization process. The goal of this method is to compute an indicator function that satisfies a regularity and a fidelity criteria. Its particularity is to represent images with similarity graphs. This data structure allows relations to be established between similar pixels, leading to non-local processing of the data. In order to improve this approach, combine it with another non-local one: the texture features. Two solutions are developped, both based on Haralick features. In the first one, we propose a new fidelity term which is based on the work of Chan and Vese and is able to evaluate the homogeneity of texture features. In the second method, we propose to replace the fidelity criteria by the output of a supervised classifier. Trained to recognize several textures, the classifier is able to produce a better modelization of the problem by identifying the most relevant texture features. This method is also extended to multiclass segmentation problems. Both are applied to 2D and 3D textured images
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Yum-Oh, Suk. "Utilisation de l'information de phase en segmentation et classification des images texturées". La Rochelle, 1995. http://www.theses.fr/1995LAROS003.
Abstract (sommario):
L’étude qui fait l'objet de cette thèse a été menée dans le cadre de l'analyse des textures. Elle contribue à la modélisation de la vision humaine préattentive en introduisant l'information portée par la phase des images texturées filtrées. Les performances du système visuel humain sont en effet particulièrement remarquables en ce qui concerne la vision des textures. Notre système utilise un filtrage multicanaux modelisé par des fonctions de Gabor. L’opération de filtrage par une fonction complexe permet d'obtenir une image en valeur complexe dont le module et la phase renferment des informations importantes. De nombreux auteurs ont avant nous étudié le module. Nous nous intéressons seulement à l'étude de l'information de phase pour extraire des caractéristiques pertinentes sur les textures. L’extraction de l'information de phase est délicate car les valeurs obtenues au moyen de l'operateur Arctangente présente des discontinuités en des endroits imprévisibles. Elle nécessite une procédure dite de déballage de la phase. La phase déballée est formée d'une composante linéaire et d'une composante locale. Du Buf et al. Ont récemment émis l'hypothèse que la connaissance de la phase locale permet de segmenter l'image. Mais, leur méthode présente des inconvénients. Le déballage est très difficile en raison de l'existence de nombreux points zéro. En outre, la méthode n'est applicable qu'a des filtres d'orientations verticale et horizontale. Les deux contributions majeures de notre travail sont: d'une part, une amélioration notable du calcul de la composante linéaire de la phase dans le cas de l'application de filtres orientés oblique et, d'autre part, une méthode originale de calcul de la phase dérivée qui évite la procédure de déballage tout en étant porteuse de l'information de phase utile. Nous avons appliqué nos algorithmes en classification et en segmentation de divers types d'images texturées.
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Formont, Pierre. "Outils statistiques et géométriques pour la classification des images SAR polarimétriques hautement texturées". Phd thesis, Université Rennes 1, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00983304.
Abstract (sommario):
Les radars à synthèse d'ouverture (Synthetic Aperture Radar ou SAR) permettent de fournir des images à très haute résolution de la surface de la Terre. Les algorithmes de classification traditionnels se basent sur une hypothèse de bruit gaussien comme modèle de signal, qui est rapidement mise en défaut lorsque l'environnement devient inhomogène ou impulsionnel, comme c'est particulièrement le cas dans les images SAR polarimétriques haute résolution, notamment au niveau des zones urbaines. L'utilisation d'un modèle de bruit composé, appelé modèle SIRV, permet de mieux prendre en compte ces phénomènes et de représenter la réalité de manière plus adéquate. Cette thèse s'emploie alors à étudier l'application et l'impact de ce modèle pour la classification des images SAR polarimétriques afin d'améliorer l'interprétation des classifications au sens de la polarimétrie et à proposer des outils adaptés à ce nouveau modèle. En effet, il apparaît rapidement que les techniques classiques utilisent en réalité beaucoup plus l'information relative à la puissance de chaque pixel plutôt qu'à la polarimétrie pour la classification. Par ailleurs, les techniques de classification traditionnelles font régulièrement appel à la moyenne de matrices de covariance, calculée comme une moyenne arithmétique. Cependant, étant donnée la nature riemannienne de l'espace des matrices de covariance, cette définition n'est pas applicable et il est nécessaire d'employer une définition plus adaptée à cette structure riemannienne. Nous mettons en évidence l'intérêt d'utiliser un modèle de bruit non gaussien sur des données réelles et nous proposons plusieurs approches pour tirer parti de l'information polarimétrique qu'il apporte. L'apport de la géométrie de l'information pour le calcul de la moyenne est de même étudié, sur des données simulées mais également sur des données réelles acquises par l'ONERA. Enfin, une étude préliminaire d'une extension de ces travaux au cas de l'imagerie hyperspectrale est proposée, de par la proximité de ce type de données avec les données SAR polarimétriques.
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Formont, P. "Outils statistiques et géométriques pour la classification des images SAR polarimétriques hautement texturées". Phd thesis, Supélec, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01020050.
Abstract (sommario):
Les radars à synthèse d'ouverture (Synthetic Aperture Radar ou SAR) permettent de fournir des images à très haute résolution de la surface de la Terre. Les algorithmes de classification traditionnels se basent sur une hypothèse de bruit gaussien comme modèle de signal, qui est rapidement mise en défaut lorsque l'environnement devient inhomogène ou impulsionnel, comme c'est particulièrement le cas dans les images SAR polarimétriques haute résolution, notamment au niveau des zones urbaines. L'utilisation d'un modèle de bruit composé, appelé modèle SIRV, permet de mieux prendre en compte ces phénomènes et de représenter la réalité de manière plus adéquate. Cette thèse s'emploie alors à étudier l'application et l'impact de ce modèle pour la classification des images SAR polarimétriques afin d'améliorer l'interprétation des classifications au sens de la polarimétrie et à proposer des outils adaptés à ce nouveau modèle. En effet, il apparaît rapidement que les techniques classiques utilisent en réalité beaucoup plus l'information relative à la puissance de chaque pixel plutôt qu'à la polarimétrie pour la classification. Par ailleurs, les techniques de classification traditionnelles font régulièrement appel à la moyenne de matrices de covariance, calculée comme une moyenne arithmétique. Cependant, étant donnée la nature riemannienne de l'espace des matrices de covariance, cette définition n'est pas applicable et il est nécessaire d'employer une définition plus adaptée à cette structure riemannienne. Nous mettons en évidence l'intérêt d'utiliser un modèle de bruit non gaussien sur des données réelles et nous proposons plusieurs approches pour tirer parti de l'information polarimétrique qu'il apporte. L'apport de la géométrie de l'information pour le calcul de la moyenne est de même étudié, sur des données simulées mais également sur des données réelles acquises par l'ONERA. Enfin, une étude préliminaire d'une extension de ces travaux au cas de l'imagerie hyperspectrale est proposée, de par la proximité de ce type de données avec les données SAR polarimétriques.
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Joseph, Pierre. "Etude expérimentale du glissement sur surfaces lisses et texturées". Paris 6, 2005. http://www.theses.fr/2005PA066214.
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Paulhac, Ludovic. "Outils et méthodes d'analyse d'images 3D texturées : application à la segmentation des images échographiques". Phd thesis, Université François Rabelais - Tours, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00576507.
Abstract (sommario):
Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse d'images texturées et plus particulièrement d'images 3D (ensembles de voxels). Pour ces dernières, les difficultés d'analyse sont principalement dues à la très grande quantité d'informations à prendre en compte et à traiter, ce qui rend inefficaces les méthodes dédiées aux images 2D. De plus, outre le faible nombre de travaux proposant des méthodes réellement 3D, la majeure partie des méthodes d'analyse de textures existantes n'ont pas une applicabilité très étendue et sont incapables d'identifier certaines classes de textures. En comparaison, le système visuel humain s'adapte à tous types de textures, même en présence d'un contexte défavorable. Les textures sont donc facilement discernées par l'humain, mais très difficiles à définir sous forme d'un modèle mathématique unique offrant une description purement quantitative. Partant de l'hypothèse qu'il est plus pertinent de décrire une texture avec des adjectifs qualificatifs (description qualitative) plutôt qu'avec un modèle mathématique unique, nous avons choisi dans un premier temps de définir un nouvel ensemble de descripteurs de textures permettant une caractérisation qualitative des textures contenues dans les images 3D. Il est difficile de produire une définition consensuelle du terme "texture". Néanmoins, la première contribution de cette thèse est la proposition d'un nouvel ensemble de caractéristiques de textures solides construit à partir de propriétés de textures facilement appréhendable par l'utilisateur humain. Ces nouveaux descripteurs permettent entre autres de décrire des propriétés texturales telles que la directionnalité, la rugosité et le contraste. La deuxième contribution de cette thèse correspond aux techniques multi-résolutions que nous proposons d'exploiter pour extraire ces caractéristiques des images 3D, techniques basées sur une décomposition en ondelette couplée à une analyse des composantes géométriques contenues dans les représentations obtenues. Enfin, le système de segmentation interactif d'images échographiques 3D de la peau, intégrant nos descripteurs de textures solides, couplé à un mécanisme de clustering et à une interface homme-machine adaptée constitue, selon nous, une troisième contribution. Ce système nous a permis de valider expérimentalement la robustesse et la généricité de nos propositions, et intéresse aujourd'hui de nombreux acteurs du monde de la santé (médecins, dermatologues, industriels, ...).
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Nguyen, Tien Sy. "Extraction de structures fines sur des images texturées : application à la détection automatique de fissures sur des images de surface de chaussées". Phd thesis, Université d'Orléans, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00592482.
Abstract (sommario):
La dernière décennie a vu l'exploitation d'application d'inspection automatique dans plusieurs domaines grâce à l'avancé des capteurs de vision et des méthodes d'analyse de texture et de segmentation d'images. Cependant, la nature difficile des images de chaussées (fortement texturée), la petite taille des défauts (fissures) conduisent au constat que l'inspection dans ce domaine est réalisée manuellement. Chaque année, en France, des opérateurs doivent visualiser des milliers de kilomètres d'images de route pour y relever des dégradations. Cette façon de faire est couteuse, lente et a un résultat plutôt subjectif. L'objectif de ce travail de thèse est de développer une méthode permettant la détection et la classification des fissures automatiquement sur ces images de chaussées. Le coeur de la thèse est une nouvelle méthode de segmentation, la Free Form Anisotropy (FFA). D'une part, elle permet de prendre en compte simultanément les attributs concernant la forme et l'intensité des pixels d'une fissure pour la détection. D'autre part, une nouvelle modélisation est utilisée en recherchant des chemins minima dans des graphes (images) afin de trouver la forme de la fissure dès qu'elle est présente dans l'image. Après la segmentation, l'extraction et la classification de défauts sont réalisées par une transformée de Hough et par le calcul de l'orientation locale des pixels. Les résultats expérimentaux ont été obtenus à partir de plusieurs bases d'images et compares avec des méthodes existantes.
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Karoui, Imen. "Segmentation par méthodes markoviennes et variationnelles des images texturées : application à la caractérisation sonar des fonds marins". Télécom Bretagne, 2007. http://www.theses.fr/2007TELB0035.
Abstract (sommario):
Cette thèse s'inscrit dans la continuité des collaborations de l'Ifremer et de l'ENST-Bretagne sur le thème de l'estimation objective et automatique des caractéristiques physiques des fonds marins et la mise en place d'algorithmes de segmentation des cartographies associées. Dans cette thèse on s'attache plus particulièrement à exploiter l'information texturale présente dans des images sonar haute résolution. Ce mémoire de thèse comprend trois parties. Les deux premières concernent les domaines de l'analyse et de la segmentation des images texturées. La troisième partie présente une adaptation de ces algorithmes à la caractérisation et à la segmentation des images de fonds marins. Dans la première partie, nous caractérisons les textures par un ensemble de distributions empiriques de leurs réponses à des bancs de filtres. Nous fusionnons les descripteurs élémentaires en définissant une nouvelle mesure de similarité entre textures dans l'espace de ces attributs. Notre mesure de similarité est calculée selon une somme pondérée de divergence de Kullback-Leibler entre les attributs élémentaires de textures. Les poids sont estimés de manière à maximiser le critère de la marge globale. Selon la valeur des poids, on opère une sélection des attributs les plus pertinents que nous utilisons effectivement pour la discrimination entre textures. Dans la deuxième partie, nous utilisons cette mesure de similarité pour la segmentation supervisée et non supervisée d'images texturées. Nous proposons deux algorithmes: un algorithme "basé pixel" et formulé dans un cadre markovien et un autre "basé région" formulé dans un cadre variationnel et implanté selon la technique des ensembles de niveaux. Dans la troisième partie, nous présentons une application à la caractérisation et la cartographie des fonds marins par imagerie sonar. Nous évoquons le problème de la dépendance angulaire des attributs de texture et nous décrivons les modifications apportées aux méthodes de caractérisation et de segmentation proposées afin de tenir compte de cette variation angulaireThis work is concerned with the characterization and the segmentation of high resolution sonar images. We are interested in the texture information within these images. The report is divided into three parts. The two former parts are concerned with natural texture analysis in general. The third one presents an application to sonar image segmentation. In the first part, we describe texture by a set of empirical distribution estimated on texture responses to a set of different filters computed for different parameterizations. We fuse the contribution of the different features using a weighting scheme: we define a new similarity measure between textures, as a weighted sum of Kullback-Leibler divergence between texture features. The weights are estimated according to global margin maximization criterion. According to weight values, we select the most discriminating features. In the second part, we exploit this similarity measure to develop supervised and unsupervised segmentation algorithms. We propose two segmentation methods: one "pixel-based" method formulated in a bayesian based Markov Random Field (MRF) framework and a variational "region-based" approach implemented with the level set technique. In the third part, we present an application to the characterization and the segmentation of sonar images. We show sidescan sonar feature dependency with incidence angles and we describe the modification of our similarity measure and our segmentation algorithms to take into account the angular feature dependency
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Achddou, Raphaël. "Synthetic learning for neural image restoration methods". Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT006.
Abstract (sommario):
La photographie occupe aujourd'hui une place prépondérante dans nos vies. De plus, les attentes en terme de qualité des images augmentent tandis que la taille des appareils imageurs diminuent. Dans ce contexte, l'amélioration des algorithmes de traitement d'image est primordial.Dans ce manuscrit, on s'intéresse particulièrement aux tâches de restauration des images. Le but est de produire une image propre à partir d'une ou plusieurs observations bruitées de la même scène. Pour ces problèmes, les méthodes d'apprentissage profond ont connu un essor spectaculaire dans la dernière décennie, surpassant l'état de l'art pour la grande majorité des tests traditionnels.Bien que ces méthodes produisent des résultats impressionnants, elles présentent un certain nombre d'inconvénients. Tout d'abord, elles sont difficilement interprétables de part leur fonctionnement “boite noire”. De plus, elles généralisent assez mal à des modalités d'acquisition ou de distorsion absentes de la base de donnée d'apprentissage. Enfin, elles nécessitent des bases de données volumineuses, qui sont parfois difficile à acquérir.On se propose d'attaquer ces différents problèmes en remplaçant l'acquisition des données par un algorithme simple de génération de d'image, basé sur le modèle feuilles mortes. Bien que ce modèle soit très simple, les images générées ont des propriétés statistiques proches de celles des images naturelles et de nombreuses propriétés d'invariances (échelle, translation, rotation, contraste…). Entraîner un réseau de restauration avec ce genre d'image nous permet d'identifier les propriétés importantes des images pour la réussite des réseaux de restauration. De plus, cette méthode permet de s'affranchir de l'acquisition des données, qui peut s'avérer fastidieuse.Après avoir présenté ce modèle, on montre dans un premier temps que la méthode proposée permet d'obtenir des performances de restauration très proches des méthodes traditionnelles pour des tâches relativement simples. Après quelques adaptations du modèle, l'apprentissage synthétique permet aussi de s'attaquer à des problèmes concrets difficiles, comme le débruitage d'images RAW. On propose ensuite une étude statistique de distribution des couleurs des images naturelles, permettant d'élaborer un modèle parametrique réaliste d'échantillonnage des couleurs pour notre algorithme de génération. Enfin, on présente une nouvelle fonction de perte perceptuelle basée sur les protocoles d'évaluation des cameras, faisant intervenir les images feuilles mortes. Les entrainement réalisés avec cette fonction montre qu'on peut conjointement optimiser l'évaluation des appareils, tout en conservant des performances identiques sur les images naturellesPhotography has become an important part of our lives. In addition, expectations in terms of image quality are increasing while the size of imaging devices is decreasing. In this context, the improvement of image processing algorithms is essential.In this manuscript, we are particularly interested in image restoration tasks. The goal is to produce a clean image from one or more noisy observations of the same scene. For these problems, deep learning methods have grown dramatically in the last decade, outperforming the state of the art for the vast majority of traditional tests.While these methods produce impressive results, they have a number of drawbacks. First of all, they are difficult to interpret because of their "black box" operation. Moreover, they generalize rather poorly to acquisition or distortion modalities absent from the training database. Finally, they require large databases, which are sometimes difficult to acquire.We propose to attack these different problems by replacing the data acquisition by a simple image generation algorithm, based on the dead leaves model. Although this model is very simple, the generated images have statistical properties close to those of natural images and many invariance properties (scale, translation, rotation, contrast...). Training a restoration network with this kind of image allows us to identify the important properties of the images for the success of the restoration networks. Moreover, this method allows us to get rid of the data acquisition, which can be tedious.After presenting this model, we show that the proposed method allows to obtain restoration performances very close to traditional methods for relatively simple tasks. After some adaptations of the model, synthetic learning also allows us to tackle difficult concrete problems, such as RAW image denoising. We then propose a statistical study of the color distribution of natural images, allowing to elaborate a realistic parametric model of color sampling for our generation algorithm. Finally, we present a new perceptual loss function based on camera evaluation protocols, using the dead leaf images. The training performed with this function shows that we can jointly optimize the evaluation of the cameras, while keeping identical performances on natural images
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Bossart, Pierre-Louis. "Détection de contours réguliers dans des images bruitées et texturées : association des contours actifs et d'une approche multiéchelle". Grenoble INPG, 1994. http://www.theses.fr/1994INPG0098.
Abstract (sommario):
Cette thèse traite de la détection de contours dans des images fortement bruitées et texturées. Après avoir exposé les limitations des opérateurs locaux, nous suggérons de contraindre la détection grâce aux modèles de contours actifs, qui introduisent des informations a priori sur la géométrie et la régularité des objets cherchés. La mise en oeuvre des contours actifs est difficile en raison de nombreux problèmes pratiques. Nous proposons deux techniques rendant cette approche globale plus robuste et plus facile d'emploi. D'une part, nous facilitons le choix des paramètres en adaptant un algorithme de calibrage ayant une explication géométrique : les paramètres dépendent de la valeur de la courbure maximale. L'association des contours actifs et d'une représentation multiéchelle permet d'autre part de réduire la dépendance vis-à-vis de l'initialisation. Après une convergence robuste vers une solution grossière, la localisation des contours est améliorée en diminuant progressivement l'échelle d'analyse. Nous proposons alors plusieurs techniques efficaces de suivi des contours dans l'espace-échelle, s'appuyant sur une prédiction du déplacement des frontières sous l'effet du lissage gaussien. Les résultats expérimentaux montrent la validité de notre approche, et mettent en évidence l'apport d'une collaboration entre processus de segmentation, en particulier pour automatiser l'initialisation.
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JOSEPH, Pierre. "Etude expérimentale du glissement liquide-solide sur surfaces lisses et texturées". Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011075.
Abstract (sommario):
Les expériences réalisées au cours de cette thèse portent sur l'étude du glissement d'un liquide simple sur une paroi solide. Les trois éléments principaux de la méthode originale de mesure de vitesses, de résolution spatiale inférieure au micron, développée pendant ce travail sont le contrôle microfluidique d'un écoulement, une sélection optique du plan de mesure par un objectif de microscope de forte ouverture numérique, et l'adaptation de la vélocimétrie par images de particules au dispositif. La longueur de glissement intrinsèque de l'eau est mesurée sur des substrats lisses hydrophiles et hydrophobes. Nos résultats sont en accord avec une valeur inférieure à 100 nanomètres, la résolution de la mesure. Une possible amplification du phénomène par une modulation spatiale de la condition limite hydrodynamique est exposée: des substrats hydrophobes rugueux présentant sous certaines conditions un mouillage composite sont à l'origine des hétérogénéités. Le gaz piégé à l'interface liquide---solide modifie la structure de l'écoulement, et induit un glissement effectif. Nous réalisons deux séries d'expériences mettant en évidence les caractéristiques hydrodynamiques de telles surfaces. Sur des substrats microtexturés par des bandes nous mesurons une modification en volume du champ de vitesse, sensible au détail de la géométrie; des surfaces super-hydrophobes constituées de plots micrométriques amènent à un glissement effectif de l'ordre de 500~nanomètres.
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Uss, Mykhailo. "Estimation aveugle de l'écart-type du bruit additif, indépendant et/ou dépendant du signal : application aux images texturées multi/hyperspectrales". Rennes 1, 2011. http://www.theses.fr/2011REN1E008.
Abstract (sommario):
Cette thèse traite le problème de l'estimation aveugle des paramètres du bruit de capteur, inévitablement présent dans les images multi/hyperspectrales. Un modèle bidimensionnel de mouvement brownien fractionnaire (fBm) est choisi pour décrire localement la texture. L’estimation des paramètres du modèle fBm et de l’écart-type (STD) d’un bruit additif, dépendant, ou indépendant du signal, est obtenue au sens du maximum de vraisemblance, ceci pour des images multicomposantes et hyperspectrales. Les bornes inférieures de Cramer-Rao (CRLB) pour chaque paramètre estimé (fBm, STD) sont calculées et utilisées afin de comprendre l’influence relative de chaque paramètre estimé sur la précision finale de l’estimation de l’écart-type du bruit. Tout d'abord, les zones informatives sur le bruit, sont définies comme celles satisfaisant une Information de Fisher prédéfinie sur l’écart-type du bruit. Nous montrons comment déterminer ces zones à partir des images bruitées. Ensuite, il est démontré que les zones informatives sur le bruit, et celles informatives sur la texture sont conjointement nécessaires pour améliorer la précision de l’estimation de l’écart-type du bruit. Enfin, la précision potentielle des estimations locales de l’écart-type du bruit sont prédites pour une image donnée et fournissent l'intervalle de confiance de ces estimations. Finalement, il est démontré qu’une version multidimensionnelle de l'estimateur proposé peut être avantageusement appliquée pour l'estimation de l’écart-type du bruit (dépendant du signal) des bandes spectrales pour le capteur AVIRIS et, aussi pour les capteurs hyper-spectraux de nouvelle génération. Dans la partie expérimentale de la thèse, les estimateurs de l’état de l’art existants et ceux proposés sont comparés sur une large base d’images à l'aide du critère de l'efficacité statistique, fonction des bornes inférieures de Cramer-Rao.
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Lasmar, Nour-Eddine. "Modélisation stochastique pour l'analyse d'images texturées : Approches Bayésiennes pour la caractérisation dans le domaine des transformées". Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00809279.
Abstract (sommario):
Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre de la modélisation d'images texturées à l'aide des représentations multi-échelles et multi-orientations. Partant des résultats d'études en neurosciences assimilant le mécanisme de la perception humaine à un schéma sélectif spatio-fréquentiel, nous proposons de caractériser les images texturées par des modèles probabilistes associés aux coefficients des sous-bandes. Nos contributions dans ce contexte concernent dans un premier temps la proposition de différents modèles probabilistes permettant de prendre en compte le caractère leptokurtique ainsi que l'éventuelle asymétrie des distributions marginales associées à un contenu texturée. Premièrement, afin de modéliser analytiquement les statistiques marginales des sous-bandes, nous introduisons le modèle Gaussien généralisé asymétrique. Deuxièmement, nous proposons deux familles de modèles multivariés afin de prendre en compte les dépendances entre coefficients des sous-bandes. La première famille regroupe les processus à invariance sphérique pour laquelle nous montrons qu'il est pertinent d'associer une distribution caractéristique de type Weibull. Concernant la seconde famille, il s'agit des lois multivariées à copules. Après détermination de la copule caractérisant la structure de la dépendance adaptée à la texture, nous proposons une extension multivariée de la distribution Gaussienne généralisée asymétrique à l'aide de la copule Gaussienne. L'ensemble des modèles proposés est comparé quantitativement en terme de qualité d'ajustement à l'aide de tests statistiques d'adéquation dans un cadre univarié et multivarié. Enfin, une dernière partie de notre étude concerne la validation expérimentale des performances de nos modèles à travers une application de recherche d'images par le contenu textural. Pour ce faire, nous dérivons des expressions analytiques de métriques probabilistes mesurant la similarité entre les modèles introduits, ce qui constitue selon nous une troisième contribution de ce travail. Finalement, une étude comparative est menée visant à confronter les modèles probabilistes proposés à ceux de l'état de l'art.
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Kim, Kyu-Heon. "Segmentation of natural texture images using a robust stochastic image model". Thesis, University of Newcastle Upon Tyne, 1996. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.307927.
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Azzabou, Noura. "Variable Bandwidth Image Models for Texture-Preserving Enhancement of Natural Images". Paris Est, 2008. http://pastel.paristech.org/4041/01/ThesisNouraAzzabou.pdf.
Abstract (sommario):
Cette thèse s’intéresse aux problèmes de restauration d’images et de préservation de textures. Cette tâche nécessite un modèle image qui permet de caractériser le signal qu’on doit obtenir. Un tel model s’appuie sur la définition de l’interaction entre les pixels et qui est caractérisé par deux aspects : (1) la similarité photométrique entre les pixels (2) la distance spatiale entre les pixels qui peut être comparée à une grandeur d’échelle. La première partie de la thèse introduit un nouveau modèle non paramétrique d’image. Ce modèle permet d’obtenir une description adaptative de l’image en utilisant des noyaux de taille variable obtenue à partir d’une étape de classification effectuée au préalable. La deuxième partie introduit une autre approche pour décrire la dépendance entre pixels d’un point de vue géométrique. Ceci est effectué à l’aide d’un modèle statistique de la co-occurrence entre les observations de point de vue géométrique. La dernière partie est une nouvelle technique de sélection automatique (pour chaque pixel) de la taille des noyaux utilisé au cours du filtrage. Cette thèse est conclue avec l’application de cette dernière approche dans différents contextes de filtrage ce qui montre sa flexibilité vis-à-vis des contraintes liées aux divers problèmes traitésThis thesis is devoted to image enhancement and texture preservation issues. This task involves an image model that describes the characteristics of the recovered signal. Such a model is based on the definition of the pixels interaction that is often characterized by two aspects (i) the photometric similarity between pixels (ii) the spatial distance between them that can be compared to a given scale. The first part of the thesis, introduces novel non-parametric image models towards more appropriate and adaptive image description using variable bandwidth approximations driven from a soft classification in the image. The second part introduces alternative means to model observations dependencies from geometric point of view. This is done through statistical modeling of co-occurrence between observations and the use of multiple hypotheses testing and particle filters. The last part is devoted to novel adaptive means for spatial bandwidth selection and more efficient tools to capture photometric relationships between observations. The thesis concludes with providing other application fields of the last technique towards proving its flexibility toward various problem requirements
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Qazi, Imtnan-Ul-Haque. "Luminance-Chrominance linear prediction models for color textures: An application to satellite image segmentation". Phd thesis, Université de Poitiers, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00574090.
Abstract (sommario):
Cette thèse détaille la conception, le développement et l'analyse d'un nouvel outil de caractérisation des textures exploitant les modèles de prédiction linéaire complexe sur les espaces couleur perceptuels séparant l'intensité lumineuse de la partie chromatique. Des modèles multicanaux 2-d causaux et non-causaux ont été utilisés pour l'estimation simultanée des densités spectrales de puissance d'une image " bi-canal ", le premier contenant les valeurs réelles de l'intensité et le deuxième les valeurs complexes de la partie chromatique. Les bonnes performances en terme de biais et de variance de ces estimations ainsi que l'usage d'une distance appropriée entre deux spectres assurent la robustesse et la pertinence de l'approche pour la classification de textures. Une mesure de l'interférence existante entre l'intensité et la partie chromatique à partir de l'analyse spectrale est introduite afin de comparer les transformations associées aux espaces couleur. Des résultats expérimentaux en classification de textures sur différents ensembles de tests, dans différents espaces couleur (RGB, IHLS et L*a*b*) sont présentés et discutés. Ces résultats montrent que la structure spatiale associée à la partie chromatique d'une texture couleur est mieux caractérisée à l'aide de l'espace L*a*b* et de ce fait, cet espace permet d'obtenir les meilleurs résultats pour classifier les textures à l'aide de leur structure spatiale et des modèles de prédiction linéaire. Une méthode bayésienne de segmentation d'images texturées couleur a aussi été développée à partir de l'erreur de prédiction linéaire multicanale. La contribution principale de la méthode réside dans la proposition d'approximations paramétriques robustes pour la distribution de l'erreur de prédiction linéaire multicanale : la distribution de Wishart et une approximation multimodale exploitant les lois de mélanges gaussiennes multivariées. Un autre aspect original de l'approche consiste en la fusion d'un terme d'énergie sur la taille des régions avec l'énergie du modèle de Potts afin de modéliser le champ des labels de classe à l'aide d'un modèle de champ aléatoire possédant une distribution de Gibbs. Ce modèle de champ aléatoire est ainsi utilisé pour régulariser spatialement un champ de labels initial obtenu à partir des différentes approximations de la distribution de l'erreur de prédiction. Des résultats expérimentaux en segmentation d'images texturées couleur synthétiques et d'images satellites hautes résolutions QuickBird et IKONOS ont permis de valider l'application de la méthode aux images fortement texturées. De plus les résultats montrent l'intérêt d'utiliser les approximations de la distribution de l'erreur de prédiction proposées ainsi que le modèle de champ de labels amélioré par le terme d'énergie qui pénalise les petites régions. Les segmentations réalisées dans l'espace L*a*b* sont meilleures que celles obtenues dans les autres espaces couleur (RGB et IHLS) montrant à nouveau la pertinence de caractériser les textures couleur par la prédiction linéaire multicanale complexe à l'aide de cet espace couleur.
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Glotfelty, Joseph Edmund. "Automatic selection of optimal window size and shape for texture analysis". Morgantown, W. Va. : [West Virginia University Libraries], 1999. http://etd.wvu.edu/templates/showETD.cfm?recnum=898.
Abstract (sommario):
Thesis (M.A.)--West Virginia University, 1999.Title from document title page. Document formatted into pages; contains vii, 59 p. : ill. (some col.). Includes abstract. Includes bibliographical references (p. 55-59).
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Lladó, Bardera Xavier. "Texture recognition under varying imaging geometries". Doctoral thesis, Universitat de Girona, 2004. http://hdl.handle.net/10803/7721.
Abstract (sommario):
La visió és probablement el nostre sentit més dominant a partir del qual derivem la majoria d'informació del món que ens envolta. A través de la visió podem percebre com són les coses, on són i com es mouen. En les imatges que percebem amb el nostre sistema de visió podem extreure'n característiques com el color, la textura i la forma, i gràcies a aquesta informació som capaços de reconèixer objectes fins i tot quan s'observen sota unes condicions totalment diferents. Per exemple, som capaços de distingir un mateix objecte si l'observem des de diferents punts de vista, distància, condicions d'il·luminació, etc.La Visió per Computador intenta emular el sistema de visió humà mitjançant un sistema de captura d'imatges, un ordinador, i un conjunt de programes. L'objectiu desitjat no és altre que desenvolupar un sistema que pugui entendre una imatge d'una manera similar com ho realitzaria una persona.
Aquesta tesi es centra en l'anàlisi de la textura per tal de realitzar el reconeixement de superfícies. La motivació principal és resoldre el problema de la classificació de superfícies texturades quan han estat capturades sota diferents condicions, com ara distància de la càmera o direcció de la il·luminació. D'aquesta forma s'aconsegueix reduir els errors de classificació provocats per aquests canvis en les condicions de captura.
En aquest treball es presenta detalladament un sistema de reconeixement de textures que ens permet classificar imatges de diferents superfícies capturades en diferents condicions. El sistema proposat es basa en un model 3D de la superfície (que inclou informació de color i forma) obtingut mitjançant la tècnica coneguda com a 4-Source Colour Photometric Stereo (CPS). Aquesta informació és utilitzada posteriorment per un mètode de predicció de textures amb l'objectiu de generar noves imatges 2D de les textures sota unes noves condicions. Aquestes imatges virtuals que es generen seran la base del nostre sistema de reconeixement, ja que seran utilitzades com a models de referència per al nostre classificador de textures.
El sistema de reconeixement proposat combina les Matrius de Co-ocurrència per a l'extracció de característiques de textura, amb la utilització del Classificador del veí més proper. Aquest classificador ens permet al mateix temps aproximar la direcció d'il·luminació present en les imatges que s'utilitzen per testejar el sistema de reconeixement. És a dir, serem capaços de predir l'angle d'il·luminació sota el qual han estat capturades les imatges de test.
Els resultats obtinguts en els diferents experiments que s'han realitzat demostren la viabilitat del sistema de predicció de textures, així com del sistema de reconeixement.
This thesis is concerned with the application of texture analysis to discriminate between textured surfaces. The main motivation is the problem of classifying textured surfaces imaged under varying geometries, i.e. distance from the sensor and illumination direction, as well as the necessity of finding reliable methods of reducing classification errors caused by changes in the geometry's properties.
In texture analysis one must distinguish between image texture and surface texture. Image texture is what appears in the 2D image of a physical object, while surface texture refers to the variation of the physical and geometric properties of the imaged surface which give rise to the image texture. Changes in the imaging geometry can significantly alter the appearance of the surface, implying significant variations in the image texture. And one still has to perform the task of recognition from the image texture.
In this thesis, after analysing different strategies, we integrate the surface texture information derived by colour photometric stereo (CPS) into a complete model-based texture classification system. Photometric stereo is the technique which allows us to obtain surface texture information from a few images of the same surface imaged under various illumination directions. Basically, the main idea of our strategy consists of creating, by means of the surface texture information, a virtual' database of image textures against which we compare unknown test images in order to classify them. Note that we do not use the surface texture information directly to perform classification, but we use it to create new images which are the references for our training and classification process. Furthermore, the classification system allows us to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test images.
The proposed prediction methods, as well as the model-based texture classification system, are tested and evaluated. A set of real surface textures containing a wide variety of relatively smooth and very rough surfaces are used in this thesis as our image database.
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Li, Zhongqiang. "Segmentation of textured images". Thesis, University of Central Lancashire, 1991. http://clok.uclan.ac.uk/20270/.
Abstract (sommario):
This study is dedicated to the problem of segmenting monochrome images into distinct homogeneous regions by texture properties. The principle of the approaches to texture segmentation adopted in this thesis is mapping a textured image into a grey level image so that conventional segmentation techniques by intensity can be applied. Three novel approaches to texture segmentation have been developed in this thesis. They are called the Local Feature Statistics Approach (LFS), the Local Spectral Mapping Approach (LSM) and the Multichannel Spatial Filtering Approach (MSF). In the LFS approach, a multiresolution scheme for extracting texture features is introduced. This scheme produces features which can describe texture characteristics at different resolution levels. The gradient vector at each resolution level is used as the local texture feature. Based on the population statistics of gradient magnitude and direction in a local observation window, two novel texture measures, named as the Linear Gradient Magnitude Enhancement Measure (LGME) and the Linear Gradient Direction Enhancement Measure (LGDE), are developed to enhance different texture characteristics. In the LSM approach, the new scheme for the extraction of local texture features is based on performing transformations on the power spectra of local regions. The power spectrum of a local region is divided into a number of rings or wedges, and local spectral vectors are formed by summing the energy in these rings or wedges as vector elements. Two new texture measures, named as the Linear Radial Feature Enhancement Measure (LRFE) and the Linear Angular Feature Enhancement Measure (LAFE), are developed to highlight different texture characteristics. The MSF approach is based on the Multichannel Spatial Filtering Model (MSFM) for the human visual cortex. It is assumed in this approach that a texture can be characterised by its principal spatial frequency components, and that these components can be captured by a number of narrowband spatial filters. A new class of filters, called the Gaussian-Smoothed Fan (GSF) filters, is developed to perform channel filtering operations. The passband characteristic of these GSF filters is flatter than that of the Gabor filters, thus their bandwidths are inherently better defined. Computational algorithms based on these three new approaches are implemented and applied to a set of textured images. Good segmentation results are obtained, with more than 92% of the pixel population of each of the test images (derived from Brodatzs texture album) being correctly classified by all the three approaches. By comparison, the newly-developed GSF filters used in the MSF approach have an important advantage over the Gabor filters in that they can produce better defined boundaries between texture regions.
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Green, Lori Anne. "Tiled texture synthesis". Thesis, Texas A&M University, 2003. http://hdl.handle.net/1969.1/429.
Abstract (sommario):
In this thesis a new image-based texturing method has been developed. This new method allows users to synthesize tiled textures that can be mapped to any quadrilateral mesh without discontinuity or singularity. An interface has been developed that allows user control over out put textures. Three methods have been included in the interface to create a periodic looking texture for 3D models and two methods have been developed to create wallpaper images (repeating textures on a 2D surface). Using these texturing methods, texturing problems are simplified, and more time can be spent solving artistic problems.
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Casaca, Wallace Correa de Oliveira [UNESP]. "Restauração de imagens digitais com texturas utilizando técnicas de decomposição e equações diferenciais parciais". Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2010. http://hdl.handle.net/11449/94247.
Abstract (sommario):
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2010-02-25Bitstream added on 2014-06-13T19:06:36Z : No. of bitstreams: 1
casaca_wco_me_sjrp.pdf: 5215634 bytes, checksum: 291e2a21fdb4d46a11de22f18cc97f93 (MD5)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Neste trabalho propomos quatro novas abordagens para tratar o problema de restauração de imagens reais contendo texturas sob a perspectiva dos temas: reconstrução de regiões danificadas, remoção de objetos, e eliminação de ruídos. As duas primeiras abor dagens são designadas para recompor partes perdias ou remover objetos de uma imagem real a partir de formulações envolvendo decomposiçãode imagens e inpainting por exem- plar, enquanto que as duas últimas são empregadas para remover ruído, cujas formulações são baseadas em decomposição de três termos e equações diferenciais parciais não lineares. Resultados experimentais atestam a boa performace dos protótipos apresentados quando comparados à modelagens correlatas da literatura.
In this paper we propose four new approaches to address the problem of restoration of real images containing textures from the perspective of reconstruction of damaged areas, object removal, and denoising topics. The first two approaches are designed to reconstruct missing parts or to remove objects of a real image using formulations based on image de composition and exemplar based inpainting, while the last two other approaches are used to remove noise, whose formulations are based on decomposition of three terms and non- linear partial di®erential equations. Experimental results attest to the good performance of the presented prototypes when compared to modeling related in literature.
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Montoya, Zegarra Javier Alexandre. "Descrição de texturas invariante a rotação e escala para identificação e reconhecimento de imagens". [s.n.], 2007. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/276078.
Abstract (sommario):
Orientadores: Neucimar Jeronimo Leite, Ricardo da Silva TorresDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-11T13:50:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MontoyaZegarra_JavierAlexandre_M.pdf: 8116822 bytes, checksum: 20c3ccd74b0a3060683796bd65cd766f (MD5) Previous issue date: 2007
Resumo: Uma importante característica de baixo nível, utilizada tanto na percepção humana como no reconhecimento de padrões, é a textura. De fato, o estudo de textura tem encontrado diversas aplicações abrangendo desde segmentação de textura até síntese, classificação e recuperação de imagens por conteúdo.Apesar das múltiplas técnicas eficientes e eficazes propostas para classificação e recuperação, ainda há alguns desafios que precisam ser superados como, por exemplo, a necessidade de descritores de imagens compactos e robustos a serem empregados na consulta e classificação de bases de imagens de textura. Esta dissertação propõe um descritor de imagens de textura visando à busca e à recuperação de bases de dados de imagens. Este descritor baseia-se na Decomposição Piramidal Steerable caracterizada por sua análise de forma invariante à rotação ou à escala. Resultados preliminares conduzidos em cenários não-controlados demonstraram caráter promissor da abordagem. No que diz respeito à classificação de imagens de textura, esta dissertação propõe ao mesmo tempo um sistema de reconhecimento, o qual possui como principais características representações compactas de imagens e módulos de reconhecimento eficientes. O descritor proposto é utilizado para codificar a informação relevante de textura em vetores de características pequenos. Para tratar os requisitos de eficiência do reconhecimento, uma abordagem multi-classe baseada no classificador de Floresta de Caminhos Ótimos é utilizada. Experimentos foram condl!zidos visando avaliar o sistema proposto frente a outros métodos de classificação. Resultados experimentais demonstram a superioridade do sistema proposto
Abstract: An important low-level image feature used in human perception as well as in recognition is texture. 1n fact, the study of texture has found several applications ranging from texture segmentation to texture synthesis, classification, and image retrieval. Although many efficient and effective techniques have been proposed for texture classification and retrieval, there are still some challenges to overcome. More specifically, there is a need for a compact and robust image descriptor to query and classify texture image databases. 1n order to search and query image databases, this dissertation provides a texture image descriptor, which is based on a modification of the Steerable Pyramid Decomposition, and is also characterized by its capabilities for representing texture images in either rotation-invariant or scale-invariant manners. Preliminary results conducted in non-controlled scenarios have demonstrated the promising properties of the approach. 1n order to classify texture im.ages, this dissertation also provides a new recognition system, which presents as main features, compact image representations and efficient recognition tasks. The proposed image descriptor is used to encode the relevant texture information in small size feature vectors. To address the efficiency recognition requirements, a novel multi-class object recognition method based on the Optimum Path Forest classifier is used. To evaluate our proposed system against different methods, several experiments were conducted. The results demonstrate the superiority of the proposed system
Mestrado
Ciência da Computação
Mestre em Ciência da Computação
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Dunlop, Jonathan. "Texture analysis in sonar images". Thesis, University College London (University of London), 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.340489.
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Azzabou, Noura. "Restauration des images naturelles et préservation de la texture à l'aide de noyaux de taille normale". Phd thesis, Ecole des Ponts ParisTech, 2008. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00004041.
Abstract (sommario):
Cette thèse s'intéresse aux problèmes de restauration d'images et de préservation de textures. Cette tache nécessite un modèle image qui permet de caractériser le signal qu'on doit obtenir. Un tel model s'appuie sur la définition de l'interaction entre les pixels et qui est caractérisé par deux aspects : (i) la similarité photométrique entre les pixels (ii) la distance spatiale entre les pixels qui peut être comparée à une grandeur d'échelle. La première partie de la thèse introduit un nouveau modèle non paramétrique d'image. Ce modèle permet d'obtenir une description adaptative de l'image en utilisant des noyaux de taille variable obtenue `a partir d'une étape de classification effectuée au préalable. La deuxième partie introduit une autre approche pour décrire la dépendance entre pixels d'un point de vue géométrique. Ceci est effectué `a l'aide d'un modèle statistique de la co-occurrence entre les observations de point de vue géométrique. La dernière partie est une nouvelle technique de sélection automatique (pour chaque pixel) de la taille des noyaux utilisé au cours du filtrage. Cette thèse est conclue avec l'application de cette dernière approche dans différents contextes de filtrage ce qui montre sa flexibilité vis-à-vis des contraintes liées aux divers problèmes traités.
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Muñoz, Pujol Xavier 1976. "Image segmentation integrating colour, texture and boundary information". Doctoral thesis, Universitat de Girona, 2003. http://hdl.handle.net/10803/7719.
Abstract (sommario):
La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura.Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional.
La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen.
Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen.
La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos.
Image segmentation is an important research area in computer vision and many segmentation methods have been proposed. However, elemental segmentation techniques based on boundary or region approaches often fail to produce accurate segmentation results. Hence, in the last few years, there has been a tendency towards the integration of both techniques in order to improve the results by taking into account the complementary nature of such information. This thesis proposes a solution to the image segmentation integrating region and boundary information. Moreover, the method is extended to texture and colour texture segmentation.
An exhaustive analysis of image segmentation techniques which integrate region and boundary information is carried out. Main strategies to perform the integration are identified and a classification of these approaches is proposed. Thus, the most relevant proposals are assorted and grouped in their corresponding approach. Moreover, characteristics of these strategies as well as the general lack of attention that is given to the texture is noted. The discussion of these aspects has been the origin of all the work evolved in this thesis, giving rise to two basic conclusions: first, the possibility of fusing several approaches to the integration of both information sources, and second, the necessity of a specific treatment for textured images.
Next, an unsupervised segmentation strategy which integrates region and boundary information and incorporates three different approaches identified in the previous review is proposed. Specifically, the proposed image segmentation method combines the guidance of seed placement, the control of decision criterion and the boundary refinement approaches. The method is composed by two basic stages: initialisation and segmentation. Thus, in the first stage, the main contours of the image are used to identify the different regions present in the image and to adequately place a seed for each one in order to statistically model the region. Then, the segmentation stage is performed based on the active region model which allows us to take region and boundary information into account in order to segment the whole image. Specifically, regions start to shrink and expand guided by the optimisation of an energy function that ensures homogeneity properties inside regions and the presence of real edges at boundaries. Furthermore, with the aim of imitating the Human Vision System when a person is slowly approaching to a distant object, a pyramidal structure is considered. Hence, the method has been designed on a pyramidal representation which allows us to refine the region boundaries from a coarse to a fine resolution, and ensuring noise robustness as well as computation efficiency.
The proposed segmentation strategy is then adapted to solve the problem of texture and colour texture segmentation. First, the proposed strategy is extended to texture segmentation which involves some considerations as the region modelling and the extraction of texture boundary information. Next, a method to integrate colour and textural properties is proposed, which is based on the use of texture descriptors and the estimation of colour behaviour by using non-parametric techniques of density estimation. Hence, the proposed strategy of segmentation is considered for the segmentation taking both colour and textural properties into account.
Finally, the proposal of image segmentation strategy is objectively evaluated and then compared with some other relevant algorithms corresponding to the different strategies of region and boundary integration. Moreover, an evaluation of the segmentation results obtained on colour texture segmentation is performed. Furthermore, results on a wide set of real images are shown and discussed.
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Nyman, Anton. "DETECTION OF ANOMALIES IN IMAGES OF HOMOGENEOUS TEXTURES". Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-186998.
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AbdelNasser, Mohamed Mahmoud Mohamed. "Development of advanced computer methods for breast cancer image interpretation through texture and temporal evolution analysis". Doctoral thesis, Universitat Rovira i Virgili, 2016. http://hdl.handle.net/10803/395213.
Abstract (sommario):
El càncer de pit és una de les malalties més perilloses que ataquen les dones. Els sistemes de diagnòstic assistit per ordinador poden ajudar a detectar el càncer de pit de forma precoç i reduir-ne la mortalitat. Aquesta tesi proposa diversos mètodes per a l'anàlisi d'imatges de càncer de mama. Analitzem el càncer de mama a mamografies, ecografies i termografies. La nostra anàlisi inclou la classificació de massa / teixit normal de pit, la classificació de tumors benignes / maligne en les mamografies i les imatges d'ultrasò, detecció de mugró en termogrames, registre de mamografies i l'anàlisi de l'evolució dels tumors de pit.
Es van considerar mètodes coneguts d'anàlisis de textures i s'han proposat dos nous descriptors de textura. També es va estudiar l'efecte de la resolució de píxels, l'escala d'integració, el pre-processament i la normalització en el rendiment d'aquests mètodes d'anàlisi de textures per a la classificació dels tumors. Finalment, hem utilitzat la tècnica de super-resolució per millorar el funcionament dels mètodes d'anàlisi de textures a l'hora de classificar els tumors de pit en les imatges d'ultrasò.
Per a l'anàlisi del càncer de pit a termogrames, proposem un mètode automàtic per a la detecció dels mugrons que és precís i senzill. Per analitzar l'evolució del càncer de pit, es proposa un mètode de registre temporal de mamografies basat en coordenades curvilínies. També proposem un mètode per quantificar i visualitzar l'evolució dels tumors de pit en pacients sotmesos a tractament mèdic. En general, els mètodes proposats en aquesta tesi milloren el rendiment dels mètodes de l'estat de l'art i poden ajudar a millorar el diagnòstic del càncer de pit.El cáncer de mama es una de las enfermedades más peligrosas que afecta a las mujeres. Los sistemas de diagnóstico asistido por ordenador pueden ayudar a detectar el cáncer de mama de una manera temprana y reducir la mortalidad. Esta tesis propone varios métodos para el análisis de imágenes de cáncer de mama. Analizamos el cáncer de mama en mamografías, ecografías y termografías. Nuestro análisis incluye la clasificación de masa / tejido normal de mama, la clasificación de tumores benignos / malignos en mamografías e imágenes de ultrasonido, la detección del pezón en termogramas, el registro de mamografías y el análisis de la evolución de los tumores de mama. Consideramos métodos bien conocidos de análisis de texturas y propusimos dos nuevos descriptores de texturas. También estudiamos el efecto de la resolución de los píxeles, la escala de integración, el pre-procesamiento y la normalización de las características en el rendimiento de estos métodos de análisis de texturas para la clasificación de los tumores. Finalmente, hemos utilizado la técnica de super-resolución para mejorar el rendimiento de estos métodos de análisis de texturas a la hora de clasificar los tumores de mama en imágenes de ultrasonido. Para el análisis del cáncer de mama en termogramas, proponemos un método automático para la detección precisa y sencilla de los pezones. Para analizar la evolución del cáncer de mama, proponemos un método de registro de mamografía temporal basado en coordenadas curvilíneas. También proponemos un método para cuantificar y visualizar la evolución de los tumores de mama en pacientes sometidos a tratamiento médico. En general, los métodos propuestos en esta tesis mejoran el rendimiento de las aproximaciones que se encuentran en el estado del arte y pueden ayudar a mejorar el diagnóstico del cáncer de mama.
Breast cancer is one of the most dangerous diseases that attacks women. Computer-aided diagnosis systems may help to detect breast cancer early and reduce mortality. This thesis proposes several methods for analyzing breast cancer images. We analyze breast cancer in mammographies, ultrasonographies and thermographies. Our analysis includes mass/normal breast tissue classification, benign/malignant tumor classification in mammograms and ultrasound images, nipple detection in thermograms, mammogram registration and analysis of the evolution of breast tumors. We considered well-known texture analysis methods and proposed two new texture descriptors. We also studied the effect of pixel resolution, integration scale, preprocessing and feature normalization on the performance of these texture analysis methods for tumor classification. Finally, we used super-resolution approaches to improve the performance of texture analysis methods when classifying breast tumors in ultrasound images. For the analysis of breast cancer in thermograms, we propose an automatic method for detecting nipples that is accurate and simple. To analyze the evolution of breast cancer, we propose a temporal mammogram registration method based on curvilinear coordinates. We also propose a method for quantifying and visualizing the evolution of breast tumors in patients undergoing medical treatment. Overall, the methods proposed in this thesis improve the performance of the state-of-the-art approaches and may help to improve the diagnosis of breast cancer.
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Alegro, Maryana de Carvalho. "Segmentação de tumores de encéfalo em imagens por ressonância magnética baseada em informações texturais". Universidade de São Paulo, 2009. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-11082009-170102/.
Abstract (sommario):
As imagens por ressonância magnéticas não indispensáveis no diagnóstico e tratamento de tumores do encéfalo devido ao seu alto grau de detalhamento anatômico. A tarefa de segmenta¸cão da região tumoral, nestas, permite uma análise quantitativa mais precisa, viabilizando um melhor acompanhamento da evolução/regressão da doença. Porém, a realização manual de tal trabalho é cansativa e apresenta diversas desvantagens que a tornam proibitiva, fazendo com que nao haja muitos médicos dispostos a realizá-la rotineiramente. Neste trabalho é proposto um sistema para segmenta¸cão automática de tumores do encéfalo. O sistema emprega parâmetros de textura de naturezas diversas, como estatísticos, baseados em modelo, e baseados em transformada, os quais são extraídos de diferentes tipos de imagem comuns à pratica médica (T1, T1 com contraste e FLAIR). As técnicas de análise de textura são capazes de detectar alterações mínimas nos tecidos, às vezes imperceptíveis à visão humana, fato que motiva sua adoção; e podem ser complementadas por informações adicionais como valores de intensidade. O sistema proposto conta com quatro etapas básicas: pré-processamento, extração de características, segmentação e pós-processamento; e baseia-se no uso de uma máquina de vetor de suporte para classificação dos pixeis. Os resultados obtidos mostram que o sistema apresenta uma taxa média de acerto elevada, comparável aos resultados encontrados em trabalhos relacionados, sendo capaz de localizar e delimitar a região tumoral sem necessidade de interação com o usuário. A quantificação dos resultados foi realizada utilizando-se métricas de artigos encontrados na literatura.Magnetic resonance images are essential in the diagnosing and treatment of brain tumors due to its high amount of anatomic details. The task of segmenting brain tumor regions in these images makes more exact quantitative analysis feasible, allowing a better tracking of the evolution/regression of the disease. Nevertheless, the execution of such task is burdensome, featuring several drawbacks that turns it into a prohibitive one, and makes many doctors unwilling to put it into practice. In this work an automatic brain tumor segmentation system is proposed, in which several types of texture parameters such as statistical, model based and transform based, are applied. Those parameters are extracted from different, extensively used, types of magnetic resonance images (T1, T1 with contrast and FLAIR). Texture analysis techniques are capable of detecting tiny changes in underlying tissue, which are sometimes imperceptible to the human vision, fact that motivates its adoption here. Texture features can also be completed by other kinds of characteristics, such as pixel intensity. The proposed system comprises four basic steps: pre-processing, feature extraction, segmentation, and post-processing, and is based on a support vector machine for pixel classification. Final results shows that the system archived high success rates, which are comparable to results found in related works, and that it was able to locate and delimit tumor areas without any user interaction. For the quantification of the results, some metrics found in papers presented in the literature were adopted.
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Peyré, Gabriel. "Géométrie multi-échelles pour les images et les textures". Phd thesis, Ecole Polytechnique X, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00365025.
Abstract (sommario):
Cette thèse est consacrée à la représentation de la géométrie des images. Pour obtenir une représentation efficace il faut modéliser l'information géométrique et on construit des outils pour traiter ce modèle. Ces deux ingrédients vont de paire, s'influençant mutuellement pour obtenir un résultat satisfaisant, c'est à dire un modèle pertinent et des algorithmes rapides et performants.On propose donc une modélisation géométrique des images, l'ambition étant de pouvoir extraire l'information contenue dans les images naturelles, c'est-à-dire les images qui nous entourent. Ce problème est bien sûr difficile car la géométrie des images est complexe et variable.
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Muhammad, Imran. "Colorizing Grey Scale Images". Thesis, Högskolan Dalarna, Datateknik, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:du-6181.
Abstract (sommario):
The purpose of this thesis is to develop a working methodology to color a grey scale image. This thesis is based on approach of using a colored reference image. Coloring grey scale images has no exact solution till date and all available methods are based on approximation. This technique of using a color reference image for approximating color information in grey scale image is among most modern techniques.Method developed here in this paper is better than existing methods of approximation of color information addition in grey scale images in brightness, sharpness, color shade gradients and distribution of colors over objects.Color and grey scale images are analyzed for statistical and textural features. This analysis is done only on basis of luminance value in images. These features are then segmented and segments of color and grey scale images are mapped on basis of distances of segments from origin. Then chromatic values are transferred between these matched segments from color image to grey scale image.Technique proposed in this paper uses better mechanism of mapping clusters and mapping colors between segments, resulting in notable improvement in existing techniques in this category.
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Noriega, Leonardo Antonio. "The colorimetric segmentation of textured digital images". Thesis, Southampton Solent University, 1998. http://ssudl.solent.ac.uk/2444/.
Abstract (sommario):
This study approaches the problem of colour image segmentation as a pattern recognition task. This leads to the problem being broken down into two component parts: feature extraction and classification algorithms. Measures to enable the objective assessment of segmentation algorithms are considered. In keeping with this pattern-recognition based philosophy, the issue of texture is approached by a consideration of features, follwed by experimentation based on classification. Techniques based on Gabor filters and fractal dimension are compared. Also colour is considered in terms of its features, and a systematic exploration of colour features in undertaken. The technique for assessing colour features is also used as the basis for a segmentation algorithm that can be used for combining colour and texture. In this study, several novel techniques are presented and discussed. Firstly a methodology for the judgement of image segmentation algorithms. Secondly a technique for segmenting images using fractal dimension is presented, including a novel application of information dimension. thirdly an objective assessment of colour spaces using the techniques discussed as the first point of this study. Finally strategies for combining colour and texture in the segmentation process are discussed and techniques presented.
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Leng, Xiaoling. "Analysis of some textured images by transputer". Thesis, University of Glasgow, 1992. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.324405.
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Velasquez, Alegre Irene Andrea. "Texturas em sintese de imagens". [s.n.], 1994. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261493.
Abstract (sommario):
Orientador: Leo Pini MagalhaesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica
Made available in DSpace on 2018-07-19T19:03:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VelasquezAlegre_IreneAndrea_M.pdf: 8758028 bytes, checksum: a9367a907469d2d00d08e56ab55084d9 (MD5) Previous issue date: 1994
Resumo: Neste trabalho apresenta.-se um estudo da Textura em ambientes de Síntese de Imagens. É apresentada uma revisão dos métodos mais conhecidos na modela.gem e aplicação de texturas a objetos sintetizados por computador. Com base em experiências de texturização e no estudo do fenômeno físico por detrás da textura observada sã.o propostos um Modelo Geral de Texturas e a especificação para um Módulo de Síntese de Texturas, no contexto do projeto ProSIm. Finalmente, algumas imagens são apresentadas para evidenciar os resultados desta conceitualização. Pretende-se com este trabalho incrementar nossa experiência de texturização e fornecer as bases para o desenvolvimento de um sistema de textura no ProSIm
Abstract: This work presents a study of textures in Image Synthesis environments. A review of some well known methods for modeling textures and applying them to synthetic objects is presented. Based on our experience in texturing and the study of physical phenomena related to the observed texture a General Model for Textures and the specification for a Texture Module in the ProSIm context are proposed. Some images are included to show the results obtained using this framework. This work intends to enhance our experience in texturing and provide the basis for development of a texture system in the context of project ProSIm
Mestrado
Mestre em Engenharia Elétrica
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Linnett, L. M. "Multi-texture image segmentation". Thesis, Heriot-Watt University, 1991. http://hdl.handle.net/10399/856.
Abstract (sommario):
Visual perception of images is closely related to the recognition of the different texture areas within an image. Identifying the boundaries of these regions is an important step in image analysis and image understanding. This thesis presents supervised and unsupervised methods which allow an efficient segmentation of the texture regions within multi-texture images. The features used by the methods are based on a measure of the fractal dimension of surfaces in several directions, which allows the transformation of the image into a set of feature images, however no direct measurement of the fractal dimension is made. Using this set of features, supervised and unsupervised, statistical processing schemes are presented which produce low classification error rates. Natural texture images are examined with particular application to the analysis of sonar images of the seabed. A number of processes based on fractal models for texture synthesis are also presented. These are used to produce realistic images of natural textures, again with particular reference to sonar images of the seabed, and which show the importance of phase and directionality in our perception of texture. A further extension is shown to give possible uses for image coding and object identification.
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Ingratta, Donato. "Texture image retrieval using fuzzy image subdivision". Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1998. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape10/PQDD_0012/MQ52743.pdf.
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Negri, Tamiris Trevisan. "Descritores locais de textura para classificação de imagens coloridas sob variação de iluminação". Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-02032018-112555/.
Abstract (sommario):
A classificação de texturas coloridas sob diferentes condições de iluminação é um desafio na área de visão computacional, e depende da eficiência dos descritores de textura em capturar características que sejam discriminantes independentemente das propriedades da fonte de luz incidente sobre o objeto. Visando melhorar o processo de classificação de texturas coloridas iluminadas com diferentes fontes de luz, este trabalho propõe três novos descritores, nomeados Opponent Color Local Mapped Pattern (OCLMP), que combina o descritor de texturas por padrões locais mapeados (Local Mapped Pattern - LMP) com a teoria de cores oponentes; Color Intensity Local Mapped Pattern (CILMP), que extrai as informações de cor e textura de maneira integrada, levando em consideração a textura da cor, combinando estas informações com características da luminância da textura em uma análise multiresolução; e Extended Color Local Mapped Pattern (ECLMP), que utiliza dois operadores para extrair informações de cor e textura de forma integrada (textura da cor) combinadas com informações apenas de textura (sem cor) de uma imagem. Todos esses novos descritores propostos são paramétricos e, sendo o ajuste ótimo de seus parâmetros não trivial, o processo exige um tempo excessivo de computação. Portanto, foi proposto nesta tese a utilização de algoritmos genéticos para o ajuste automático dos parâmetros. A avaliação dos descritores propostos foi realizada em duas bases de dados de texturas coloridas com variação de iluminação: RawFooT (Raw Food Texture Database) e KTH-TIPS- 2b (Textures under varying Illumination, Pose and Scale Database), utilizando-se um classificador. Os resultados experimentais mostraram que os descritores propostos são mais robustos à variação de iluminação do que outros decritores de textura comumente utilizados na literatura. Os descritores propostos apresentaram um desempenho superior aos descritores comparados em 15% na base de dados RawFooT e 4% na base de dados KTH-TIPS-2b.Color texture classification under varying illumination remains a challenge in the computer vision field, and it greatly relies on the efficiency at which the texture descriptors capture discriminant features, independent of the illumination condition. The aim of this thesis is to improve the classification of color texture acquired with varying illumination sources. We propose three new color texture descriptors, namely: the Opponent Color Local Mapped Pattern (OCLMP), which combines a local methodology (LMP) with the opponent colors theory, the Color Intensity Local Mapped Pattern (CILMP), which extracts color and texture information jointly, in a multi-resolution fashion, and the Extended Color Local Mapped Pattern (ECLMP), which applies two operators to extract color and texture information jointly as well. As the proposed methods are based on the LMP algorithm, they are parametric functions. Finding the optimal set of parameters for the descriptor can be a cumbersome task. Therefore, this work proposes the use of genetic algorithms to automatically adjust the parameters. The methods were assessed using two data sets of textures acquired using varying illumination sources: the RawFooT (Raw Food Texture Database), and the KTH-TIPS-2b (Textures under varying Illumination, Pose and Scale Database). The experimental results show that the proposed descriptors are more robust to variations to the illumination source than other methods found in the literature. The improvement on the accuracy was higher than 15% on the RawFoot data set, and higher than 4% on the KTH-TIPS-2b data set.
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Rajagopal, S. (Satish). "3D texture reconstruction from multi-view images". Master's thesis, University of Oulu, 2017. http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201706022492.
Abstract (sommario):
Given an uncontrolled image dataset, there are several approaches to reconstruct the geometry of the scene and very few for reconstructing the texture. We analyze two different state of the art fully integrated texture reconstruction frameworks to generate a textured scene. Shan et al.’s approach [1] uses a shading model inspired by Computer Graphics rendering to formulate the scene and compute the texture. Texture is stored as albedo reflectance parameter per vertex for each color channel. Waechter et al. [2] uses a two-stage approach, first stage where a view is selected for each face and second stage where global and local adjustments are performed to smooth out seam visibility between patches. Both approaches have their own occlusion removal stage. We analyze these two drastically different approaches under different conditions. We compare the input images and rendered scenes from the same angle. We discuss about occlusion removal in an unconstrained image dataset. We modify the shading model proposed by Shan et al. to solve for a controlled indoor scene. The analysis shows the advantages of either approaches on specific conditions. The patch based texture reconstruction provides a visually appealing scene reconstructed in a considerable time. The vertex based texture reconstruction has a complex model providing us the framework to solve for lighting and environment conditions under which the images are captured. We believe that these two approaches provide fully integrated frameworks that reconstruct the scene for both geometry and texture from an uncontrolled image data set despite all the inherent challenges in a reasonable time.
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Casaca, Wallace Correa de Oliveira. "Restauração de imagens digitais com texturas utilizando técnicas de decomposição e equações diferenciais parciais /". São José do Rio Preto : [s.n.], 2010. http://hdl.handle.net/11449/94247.
Abstract (sommario):
Orientador: Maurílio BoaventuraBanca: Evanildo Castro Silva Júnior
Banca: Alagacone Sri Ranga
Resumo: Neste trabalho propomos quatro novas abordagens para tratar o problema de restauração de imagens reais contendo texturas sob a perspectiva dos temas: reconstrução de regiões danificadas, remoção de objetos, e eliminação de ruídos. As duas primeiras abor dagens são designadas para recompor partes perdias ou remover objetos de uma imagem real a partir de formulações envolvendo decomposiçãode imagens e inpainting por exem- plar, enquanto que as duas últimas são empregadas para remover ruído, cujas formulações são baseadas em decomposição de três termos e equações diferenciais parciais não lineares. Resultados experimentais atestam a boa performace dos protótipos apresentados quando comparados à modelagens correlatas da literatura.
Abstract: In this paper we propose four new approaches to address the problem of restoration of real images containing textures from the perspective of reconstruction of damaged areas, object removal, and denoising topics. The first two approaches are designed to reconstruct missing parts or to remove objects of a real image using formulations based on image de composition and exemplar based inpainting, while the last two other approaches are used to remove noise, whose formulations are based on decomposition of three terms and non- linear partial di®erential equations. Experimental results attest to the good performance of the presented prototypes when compared to modeling related in literature.
Mestre
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Leite, Tatiane Silvia. "Melhoria da atratividade de faces em imagens = Enhancement of faces attractiveness in images". [s.n.], 2012. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259371.
Abstract (sommario):
Orientador: José Mario De MartinoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-20T14:28:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leite_TatianeSilvia_M.pdf: 77678050 bytes, checksum: 402062baa2ae89224527d82c64355abd (MD5) Previous issue date: 2012
Resumo: O rosto desempenha um papel importante na comunicação e expressão de emoções. Por ser o cartão de visitas individual e caracterizar a primeira impressão de cada um, sua aparência e seu formato tornam-se alvo de diversos estudos. Um rosto mais atraente é capaz de capturar com maior facilidade não apenas a atenção de quem o observa, como também sua empatia. Nesta linha, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para manipulação e transformação de imagens fotográficas de faces com a finalidade de aumentar a atratividade destes rostos. Para isso, foram abordados dois aspectos de modificação da face: o geométrico e o de textura da pele do rosto. No contexto deste trabalho, foi construída uma base de imagens de faces. Nas imagens desta base foram identificados pontos de interesse e calculadas distâncias entre eles para a caracterização das proporções da face. Adicionalmente, foi atribuído um grau de atratividade para cada face, a partir de avaliação realizada por um grupo de 40 voluntários. As medidas de proporção e atratividade foram utilizadas, no processo de melhoria geométrica da face, como conjunto de treinamento para os algoritmos de aprendizado de máquina. Como resultado do processamento são geradas novas medidas para o rosto que se deseja tornar mais atraente. Utilizando a técnica de warping, a imagem do rosto de entrada é modificada para as novas medidas encontradas. A imagem resultante deste processo serve como imagem de entrada para o processo de modificação da textura. Neste processamento é gerada uma nova imagem com a cor dos pixels da região de pele do rosto alterada. A principal contribuição deste trabalho consiste em unir o processo de modificação geométrica do rosto à modificação de textura da pele. Esta união resultou em um ganho de atratividade maior do que se estas técnicas fossem utilizadas separadamente. Este ganho foi comprovado com testes de pós-avaliação realizados com voluntários analisando os resultados finais nas imagens
Abstract: The face plays an important role in communication and expression of emotions. Face characterizes the first impression of each person; thus, its appearance and shape became the target of several studies. An attractive face is capable of capturing more easily not only the attention of the beholder, as well as his/her empathy. In this vein, this study aims to develop a methodology for handling and processing of images of faces in order to increase the attractiveness of these faces. It was addressed two aspects of modification of the face: the geometric and texture (considering only the skin of the face). In this work, a large database of face images was built. All these faces were marked with feature points and from them it was taken measures considered interesting to analyze the dimensions and proportions of the faces. Besides that, they were also evaluated according to their degree of attraction by a group of volunteers. This information was used in the enhancement of the face geometry, using machine learning algorithms. At this stage new measures were generated for the input face which is considered in the beautification process. Using the technique of warping, the input face image is warped to fit the new measures found by the algorithms. The resulting image from this process serves as the input image to the process of texture modification. At this stage it is generated a new image with the color of pixels in the region of skin of the face changed. The main contribution of this work is to join the process of face geometry modification with the process of face skin texture modification. The result of this union generates image faces which have greater enhancement of attractiveness than if the processes were used separately. This gain was confirmed by post-evaluation tests conducted with volunteers that analyzed the final results
Mestrado
Engenharia de Computação
Mestre em Engenharia Elétrica
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Bradbury, Teresa Ann. "Textured imprints, images, social change, and cultural memory". Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1997. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp01/MQ29144.pdf.
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Hao, Chuan Yan. "Image completion based on texture regularity and texture synthesis". Thesis, University of Macau, 2008. http://umaclib3.umac.mo/record=b1940411.
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Petroudi, Styliani. "Texture in mammographic image analysis". Thesis, University of Oxford, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.422668.
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Byrne, James. "Texture synthesis for image compression". Thesis, University of Bristol, 2012. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.574259.
Abstract (sommario):
Still image compression methods have changed little over the last ten years. Mean- while, the quantity of content transmitted over limited bandwidth channels has increased dramatically. The currently available methods are content agnostic: that I is they use the same compression process independent of the content at any given spatial location. Region specific coding provides one possible route to increased compression performance. Texture regions in particular are usually not conceptually important to a viewer of an image, but the high frequency nature of such regions consumes many bits when encoding. Texture synthesis is the process of generating textures from a sample or parameter set, and thus if these texture regions can be encoded by spec- ifying texture synthesis at the decoder, it may be possible to save large amounts of data, without detriment to the decoded image quality. This thesis presents a number of adaptations to the Graphcut patch based texture synthesis method, to make it suitable for constrained synthesis of texture regions in natural images. This includes a colour matching process to account for luminance and chrominance changes over the texture region, and a modification to allow constrained synthesis of an arbitrarily shaped region. This architecture is then integrated into two complete image compression by synthesis systems based on JPEG and JPEG2000 respectively. In each case the image is segmented, anal- ysed and synthesis occurs at the decoder to fill in removed texture regions. In the system based on JPEG2000 a feedback loop is included which makes some assess- ment of the quality of the synthesis at the encoder in order to adapt the synthesis parameters to improve the result quality, or to skip synthesis entirely if deemed necessary. The results of these systems show some promise in that substantial savings can be made over transform coded images coded at the same Q value as the residual image. However it is observed that synthesis can be detrimental to the quality of the image in comparison to an equivalent traditionally coded image at the same bitrate. Two methods of texture orientation analysis for non-homogeneous textures are presented. One of these in particular produces a good assessment of the texture orientation. This method uses a Steerable Pyramid transform to analyse the orientations. Then, two methods of sample selection and synthesis using the analysed texture orientation are presented. These methods aim to recreate the original texture's orientation variation from a smaller texture sample and the orientation map. The best of these methods selects one or more samples containing multiple orientations and selects texture patches appropriately oriented to the current location of synthesis.
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Girometti, Laura. "Automatic texture-cartoon image decomposition". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24486/.
Abstract (sommario):
La decomposizione di un'immagine nelle sue componenti più significative, come la struttura, la texture e il rumore, svolge un ruolo chiave nel poter processare al meglio l'immagine stessa. L'obiettivo di questa tesi è di proporre un modello a due fasi per decomporre un'immagine in tre componenti, ovvero cartoon-texture-rumore, utilizzando un approccio variazionale, che consiste nel minimizzare un funzionale costituito da più termini energia, ognuno adatto ad estrarre una specifica componente, bilanciati da diversi parametri. Lo scopo è riuscire a meglio separare la texture dal rumore, data la natura oscillante di entrambe le componenti che le rende difficilmente distinguibili. Inoltre, viene proposto e analizzato numericamente un principio di cross-correlation per settare automaticamente il parametro che bilancia i termini nel funzionale energia, data la sua influenza sulla qualità della decomposizione finale.
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Boussidi, Brahim. "Textural-based methods for image superresolution : Application to Satellite-derived Sea Surface Temperature imagery". Thesis, Télécom Bretagne, 2016. http://www.theses.fr/2016TELB0404/document.
Abstract (sommario):
La caractérisation des dynamiques de sous-mésoéchelle (<10km) à la surface de l'océan et leurs impacts sur les processus océaniques globaux sont des enjeux scientifiques majeurs. L'imagerie satellitaire est un outil essentiel dans ce contexte, qui présente toutefois des limitations liées aux instruments de télédétection. Dans le cas des images de température de surface des océans (SST), les mesures satellitaires des structures océaniques sont limitées par la résolution grossière des capteurs micro-ondes (~50km) d'une part, et par la sensibilité aux conditions climatiques (e.g., couverture nuageuse) des instruments de mesure infrarouge haute-résolution. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'analyse, la modélisation et la reconstruction des structures turbulentes haute-résolution capturées par imagerie satellitaire de SST, et proposons quatre contributions principales. Dans un premier temps, nous développons une méthode de filtrage conjointe Fourier-ondelettes pour le prétraitement d'artefacts géométriques dans les observations satellitaires infrarouges. Dans un deuxième temps, nous nous focalisons sur la caractérisation de la variabilité géométrique de champs de température de surface (SST) en utilisant des modèles de marches aléatoires appliqués aux lignes de niveaux. En particulier, nous considérons des processus aléatoires de type schramm Loewner (SLE). Nous nous intéressons ensuite à la modélisation stochastique des variabilités inter-échelles de champs de SST. Des modèles stochastiques de textures multivariées sont introduits. Ces modèles permettent de reproduire des propriétés statistiques et spectrales similaires à celles des données ayant servi à les calibrer. Nous développons ensuite des méthodes de super-résolution de champs de SST conditionnellement à une observation basse-résolution. Nous utilisons des modèles multivariés de textures formulés dans le domaine des ondelettes, en exploitant l'apprentissage d'à priori statistiques (i.e., covariances et covariances croisées) des différentes sous-bandes à partir d'images haute-résolution. Des contraintes supplémentaires imposées sur la phase de Fourier des différentes sous-bandes simulées permettent la reconstruction de structures géométriques marquées tels que les fronts. Nous démontrons la pertinence de la méthode proposée sur des images satellitaires de SST obtenues à partir du capteur Modis/AquaThe characterization of sub-mesoscale dynamics (<10 km) in the ocean surface and their impact on global ocean processes are major scientific issues. Satellite imagery is an essential tool within this framework. However, the use of remote sensing techniques still raise challenging. For instance, regarding Sea Surface Temperature (SST) images, satellite measurements of oceanic structures are limited by the coarse resolution of microwave sensors (~50km) on one hand, and by sensitivity to climatic conditions (eg., Cloud cover) of high-resolution infrared instruments on the other hand. In this thesis, we are interested in analysis, modeling and reconstruction of high-resolution turbulent structures captured by satellite SST imagery. In this context, we propose four main contributions. First, we develop a joint Fourier-Wavelet filtering method for the pre-processing of geometrical noises in satellite-based infrared observations, namely the striping noises. Secondly, we focus on the characterization of the geometric variability of sea surface temperature (SST) fields using random walk models applied to SST isolines. In particular, we consider the class of Schramm Loewner evolution curves (SLE). We then focus on the stochastic modeling of the cross-scale variabilities of SST fields. Stochastic multivariate texture-based models are introduced. These models are designed to reproduce several statistics and spectral properties that are observed on the data that are used to calibrate the model. We then develop our framework for stochastic super-resolution of SST fields conditionally to low-resolution observations. We use multivariate texture-based models formulated in the wavelet domain. These models exploit the formulation of statistical and spectral priors (i.e., covariances and cross-covariances) on wavelet subbands. These priors are directly learned from exemplar high-resolution images. Additional constraints imposed on the Fourier-phase of the different simulated subbands allow the reconstruction of coherent geometric structures such as the edge information. Our method is tested and validated using infrared high-resolution satellite SST images provided by Aqua Modis sensor
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Jagnow, Robert Carl 1976. "Stereological techniques for synthesizing solid textures from images of aggregate materials". Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2004. http://hdl.handle.net/1721.1/30164.
Abstract (sommario):
Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, February 2005.Includes bibliographical references (leaves 121-130).
When creating photorealistic digital scenes, textures are commonly used to depict complex variation in surface appearance. For materials that have spatial variation in three dimensions, such as wood or marble, solid textures offer a natural representation. Unlike 2D textures, which can be easily captured with a photograph, it can be difficult to obtain a 3D material volume. This thesis addresses the challenge of extrapolating tileable 3D solid textures from images of aggregate materials, such as concrete, asphalt, terrazzo or granite. The approach introduced here is inspired by and builds on prior work in stereology--the study of 3D properties of a material based on 2D observations. Unlike ad hoc methods for texture synthesis, this approach has rigorous mathematical foundations that allow for reliable, accurate material synthesis with well-defined assumptions. The algorithm is also driven by psychophysical constraints to insure that slices through the synthesized volume have a perceptually similar appearance to the input image. The texture synthesis algorithm uses a variety of techniques to independently solve for the shape, distribution, and color of the embedded particles, as well as the residual noise. To approximate particle shape, I consider four methods-including two algorithms of my own contribution. I compare these methods under a variety of input conditions using automated, perceptually-motivated metrics as well as a carefully controlled psychophysical experiment. In addition to assessing the relative performance of the four algorithms, I also evaluate the reliability of the automated metrics in predicting the results of the user study. To solve for the particle distribution, I apply traditional stereological methods.
(cont.) I first illustrate this approach for aggregate materials of spherical particles and then extend the technique to apply to particles of arbitrary shapes. The particle shape and distribution are used in conjunction to create an explicit 3D material volume using simulated annealing. Particle colors are assigned using a stochastic method, and high-frequency noise is replicated with the assistance of existing algorithms. The data representation is suitable for high-fidelity rendering and physical simulation. I demonstrate the effectiveness of the approach with side-by-side comparisons of real materials and their synthetic counterparts derived from the application of these techniques.
by Robert Carl Jagnow.
Ph.D.
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Provent, Pierre. "Segmentation d'images par analyse statistique de textures : application aux images échocardiographiques". Paris 12, 1991. http://www.theses.fr/1991PA120049.
Abstract (sommario):
Une etape de segmentation de l'image echographique s'avere necessaire pour en extraire les informations quantitatives utiles pour l'etude de la fonction cardiaque comme: la fraction d'ejection ventriculaire, les variations de volume myocardique pendant un cycle,. . . Nous proposons de caracteriser chaque region de l'image par ses attributs optimaux de texture que l'on determine par une etude statistique (analyse en composantes principales) des proprietes de structure locale des pixels dans un voisinage donne. Le choix d'une formulation statistique de l'analyse de texture permet un traitement unifie des micro et macrotextures. La pertinence des attributs est verifiee par une analyse factorielle discriminante sur des textures de synthese naturelles et echographiques. Une procedure de classement automatique par apprentissage effectue la segmentation par regroupement des pixels de caracteristiques homogenes. L'hypothese d'une distribution gaussienne multivariee conduit a la definition d'une regle d'affectation optimale des individus (critere de bayes) fondee sur la distance de mahalanobis. Des solutions algorithmiques rapides sont proposees pour le calcul des attributs et de la distance de mahalanobis. Ce travail presente aussi une etude des differents problemes lies a l'acquisition et la formation des images echographiques sectorielles, et propose des solutions pour adapter un certain nombre d'operateurs classiques de traitement d'images, en coordonnees polaires: operateurs de derivation du gradient directionnel et laplacien, operateurs de sobel et de prewitt ainsi que des operateurs d'amelioration d'images comme le filtre median et moyenneur
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Ha, Minh Thien. "Modelling of stochastic and quasi-periodic texture images /". [S.l.] : [s.n.], 1989. http://library.epfl.ch/theses/?nr=804.