Imtnan-Ul-Haque Qazi ; Olivier Alata ; Jean-Christophe Burie ; Ahmed Moussa ; Christine Fernandez-Maloigne - Segmentation d'Images Texturées Couleur à l'aide de modèles paramétriques pour approcher la distribution des erreurs de prédiction linéaires

arima:1942 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 8 octobre 2011, Volume 14 - 2011 - Numéro spécial CARI'10 - https://doi.org/10.46298/arima.1942
Segmentation d'Images Texturées Couleur à l'aide de modèles paramétriques pour approcher la distribution des erreurs de prédiction linéairesArticle

Auteurs : Imtnan-Ul-Haque Qazi 1; O. Alata ; J.-C. Burie ; A. Moussa ; Christine Fernandez-Maloigne ORCID1

  • 1 Synthèse et analyse d'images

[en]
We propose novel a priori parametric models to approximate the distribution of the two dimensional multichannel linear prediction error in order to improve the performance of color texture segmentation algorithms. Two dimensional linear prediction models are used to characterize the spatial structures in color images. The multivariate linear prediction error of these texture models is approximated with Wishart distribution and multivariate Gaussian mixture models. A novel color texture segmentation framework based on these models and a spatial regularization model of initial class label fields is presented. For the proposed method and with different color spaces, experimental results show better performances in terms of percentage segmentation error, in comparison with the use of a multivariate Gaussian law.

[fr]
Nous présentons de nouveaux modèles paramétriques pour approcher la distribution des erreurs de prédiction linéaire issues d’un signal multicanal bidimensionnel. Ces modèles sont utilisés afin d’améliorer la performance d’algorithmes de segmentation d’images texturées couleur. Les modèles de prédiction linéaire 2D offrent une caractérisation des structures spatiales des textures couleur. Dans ce papier, la distribution de l’erreur de prédiction linéaire associée à ces modèles est approchée à l’aide de la distribution de Wishart et des lois de mélanges gaussiennes multidimensionnelles. La méthode de segmentation est basée sur ces modèles de distribution et un modèle de régularisation spatiale des régions. Les résultats montrent qu’en termes de pourcentage d’erreur de segmentation, les performances sont améliorées avec la méthode proposée pour les trois espaces couleur testés par rapport à l’utilisation d’une loi de gauss multidimensionnelle.


Volume : Volume 14 - 2011 - Numéro spécial CARI'10
Publié le : 8 octobre 2011
Soumis le : 10 mars 2011
Mots-clés : [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [en] color space comparison, Color texture segmentation, Wishart distribution, Multivariate Gaussian Mixture Model (MGMM), color space comparison., Color texture segmentation, Wishart distribution, Multivariate Gaussian Mixture Model (MGMM); [fr] lois de mélange gaussiennes multidimensionnelles, distribution de Wishart, Segmentation de textures couleur, comparaison d’espaces couleur

Statistiques de consultation

Cette page a été consultée 525 fois.
Le PDF de cet article a été téléchargé 521 fois.