Présentation
Auteur(s)
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Nicolas VANDENBROUCKE : Laboratoire LAGIS-UMR CNRS 8146 - Enseignant-chercheur à l’École d’Ingénieurs du Pas-de-Calais (EIPC)
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Ludovic MACAIRE : Laboratoire LAGIS-UMR CNRS 8146 - Maître de Conférences à l’Université des Sciences et Technologies de Lille (USTL)
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Lire l’articleINTRODUCTION
Bien que l’observateur humain perçoive le monde en couleur, la plupart des applications de vision par ordinateur utilisent depuis longtemps des dispositifs d’acquisition et de traitements d’images monochromes .
Les progrès technologiques, permettent aujourd’hui d’acquérir et de traiter des images en couleur rapidement et à moindre coût. De plus, les images couleur étant plus riches en information que les images à niveaux de gris, l’exploitation de la couleur en analyse d’images permet de répondre plus efficacement à de nouvelles applications dans des domaines très variés comme l’industrie , la médecine, le transport, les télécommunications, l’environnement, le multimédia, la culture et même le sport. Ainsi, de nouvelles méthodes et de nouveaux concepts pour l’acquisition, le traitement et l’analyse d’images couleur sont aujourd’hui étudiés.
Cependant, la couleur est une notion très complexe car elle fait intervenir des phénomènes d’ordre physique, physiologique et psychologique. Différentes théories ont donc été proposées et plusieurs études ont été et sont encore menées pour tenter de modéliser cette information aussi riche que complexe. Elles ont donné naissance à de nombreux systèmes de représentation dans lesquels toute couleur peut être représentée par un point dont les coordonnées l’identifient numériquement et respectent des propriétés spécifiques.
Un grand nombre de ces systèmes de représentation sont utilisés dans le cadre de l’analyse d’images couleur, mais leur multitude permet difficilement de choisir le système le mieux adapté à un problème de traitement d’images donné.
Face à ce choix difficile, l’objet de cet article est de réaliser une synthèse sur les systèmes de représentation de la couleur les plus utilisés dans le domaine de l’analyse d’images.
Après avoir expliqué comment se forme une image couleur numérique, les principaux systèmes de représentation de la couleur seront présentés. Enfin, le cadre d’utilisation de ces systèmes en analyse d’images sera détaillé.
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Conclusion3. Images couleur numériques et systèmes de représentation
Dans la première partie de cet article, les solutions existantes pour représenter la couleur ont été présentées. La deuxième partie de cet article détaille comment la couleur peut être exploitée dans le cadre de l’analyse d’images.
Lorsqu’il faut traiter, stocker ou afficher des données dans différents systèmes de représentation de la couleur, il est souvent nécessaire que ces données, qui appartiennent initialement à des domaines de définition différents, soient manipulées dans un même domaine de valeurs. C’est pourquoi chaque système de représentation de la couleur doit être codé pour satisfaire à ce principe tout en conservant les propriétés qui le définissent. Une méthode de codage des différents systèmes de représentation de la couleur est tout d’abord proposée.
La multitude des systèmes de représentation de la couleur pousse de nombreux chercheurs à déterminer quel est le système le mieux adapté face à un problème d’analyse d’images. Les approches pour juger dans quelle mesure la couleur et, notamment ses systèmes de représentation, apportent une amélioration des résultats pour de nombreuses applications de la vision artificielle sont présentées .
3.1 Codage des systèmes de représentation de la couleur
La couleur des pixels est généralement codée sur 3 × 8 bits. Les valeurs des pixels d’une image appartiennent donc à l’intervalle de valeurs entières non signées [0,255] × [0,255] × [0,255]. Lorsque une image est convertie dans un autre système de représentation de la couleur, apparaît le problème de la dynamique des valeurs transformées. En effet, si les composantes trichromatiques d’une couleur codée sur 8 bits varient entre 0 et 255, il n’en est pas forcément de même lorsqu’elles ont subi une transformation. Il se peut qu’une valeur transformée soit supérieure à 255...
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Images couleur numériques et systèmes de représentation
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