Bibliographie & annexes
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Auteur(s)
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Jean-Paul DUBUS : Ingénieur du Conservatoire national des arts et métiers - Docteur ès sciences - Professeur à l’université des sciences et technologies de Lille
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Lire l’articleINTRODUCTION
Aans le domaine de la productique, comme en mesure et interprétation ou en sécurité et en surveillance, on doit généralement résoudre des problèmes d’analyse statistiques, texturelles et spectrales des images comme techniques préliminaires à l’analyse de données qui conduit à la caractérisation, à la reconnaissance ou au codage de l’information contenue dans les images.
Dans le domaine de l’audiovisuel, on met en œuvre pratiquement les mêmes techniques de traitement d’image qu’en productique. Mais dans ce domaine il faut ajouter des techniques de restauration d’image, de rehaussement de contraste, et de compressions de données.
Dans un premier chapitre nous présentons l’analyse multirésolution des images qui tend à fournir des caractéristiques conjointes spatiales et spectrales. Nous décrivons une application empruntée à la reconnaissance des formes proposée dans le cadre de l’analyse d’une scène routière et une application en compression des images.
En terme de compression d’images, la valeur du taux de compression ne se détermine qu’en tenant compte de la qualité de l’image restituée. C’est la raison pour laquelle, dans un second chapitre, nous décrivons deux procédures de tests normalisés ayant fait l’objet, pour l’une de recommandations de l’UER (Union européenne de Radiodiffusion), pour l’autre d’une convention professionnelle en radiologie.
En conclusion nous citons quelques documents qui développent d’autres exemples d’application de l’analyse du contenu d’une image dont la liste pourrait être très importante.
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Analyse psychovisuelle de la qualité des images1. Analyse multirésolution
L’analyse de Fourier est bien connue, elle est performante et elle se calcule en temps réel pour des signaux d’étendue spectrale inférieure ou égale à 100 MHz sinon plus.
Le problème est que l’analyse de Fourier ou toutes les méthodes d’orthogonalisation de signaux (cosinus, Karhunen Loeve...), si elles permettent une localisation de l’énergie en fréquence, par la décorrélation des raies du spectre du signal, ne permettent pas une décorrélation simultanée des échantillons du signal dans le domaine temps. Inversement, une prédiction linéaire permet une décorrélation des échantillons dans le domaine temps, mais l’énergie n’est plus localisée dans le domaine spectral.
Ces méthodes de décorrélation ou d’orthogonalisation conviennent très bien pour des signaux stationnaires. Elles ne sont pas adaptées à l’analyse en temps réel des signaux dont les caractéris-tiques varient dans le temps ou présentent des singularités (rupture de stationnarité par exemple).
On réduit ces inconvénients en tronquant le signal sur un intervalle fini [− A,+ A] et en calculant le spectre à court terme. On joue sur la dimension de la fenêtre pour localiser la discontinuité du signal, mais cela entraîne une localisation spectrale de l’énergie en sens inverse de la localisation de la discontinuité.
Il faut aussi utiliser dans ce cas des fenêtres de troncature ou de lissage (Hamming, Hanning, Gauss, Kaiser...) pour amortir les oscillations du spectre dues à cette troncature.
On peut aussi mettre en œuvre une représentation temps-fréquence du signal, en utilisant une transformation de Wigner-Ville [18]. Cette transformation est définie par l’expression :
Elle offre l’avantage de fournir la variation continue du spectre en fonction du temps. Cependant, l’observation du signal s’effectuant sur un intervalle de temps ou d’espace fini, pour obtenir une représentation temps-fréquence, on utilise une fenêtre glissante de troncature, ce qui, même si on pondère les échantillons du signal analysé par des coefficients de la fenêtre de lissage, fait apparaître des interférences entre les raies du spectre, et il est difficile de localiser l’énergie en...
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Analyse multirésolution
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - LIU (W. Y.), MAGNIN (I. E.), GIMENEZ (G.) - Un nouvel opérateur pour la détection de ruptures dans les signaux bruités - . Traitement du signal, vol. 12, no 3, 1995.
-
(2) - REBOUL (S.) - Étude d’une méthode de segmentation d’images obtenues en résonance magnétique, en vue d’une quantification. - Thèse de l’Université du Littoral, Électronique, 12 décembre 1995.
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(3) - COCQUEREZ (J. P.), PHILIP (S.) - Analyse d’images : filtrage et segmentation. - Masson 1995.
-
(4) - HARALICK (R. M.), SHANMUGAM (K.), DINSTEIN (I.) - Textural features for image classication. - IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics, vol. SMC3, no 6, nov. 1973.
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(5) - UNSER (M.) - Sum and difference histograms for texture. - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-8, no 1, janv. 1986.
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