Mesures par analyse d’image : analyse statistique et texturelle

Le traitement d’images trouve des applications dans beaucoup de domaines. Il s’applique notamment dans le domaine de la productique, de la mesure et l’interprétation, la surveillance et la sécurité, l’audiovisuel... Quel que soit le domaine d’application, il est nécessaire de connaître ce que l’on cherche à traiter dans l’image.

Dans le domaine de la productique, comme en mesure et interprétation ou en sécurité et en surveillance, on doit généralement résoudre des problèmes de segmentation soit par détection de contours, soit par croissance de région. Ces techniques conduisent à pratiquer des méthodes d’analyse de textures, de classification, de décomposition pyramidale. Le but consiste à extraire des formes primitives (segments de droite, cercles...), pour effectuer du codage de scène.

Dans le domaine de l’audiovisuel, on met en œuvre pratiquement les mêmes techniques de traitement d’images 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.

Toutes ces techniques, pour être utilisées de façon pertinente, nécessitent une connaissance préalable des caractéristiques propres au signal image. L’analyse du contenu d’une image a pour objet de rassembler dans une même présentation les différentes techniques permettant de caractériser l’information que comporte l’image.

Une image peut être caractérisée par les propriétés statistiques de l’ensemble des données qui la constituent. Elle peut être caractérisée aussi par ses propriétés spectrales. Elle peut être caractérisée encore par son aspect psychovisuel.

Le signal image peut être analysé soit à partir de sa représentation sous la forme du signal vidéo, soit à partir de sa représentation visuelle, c’est-à-dire sous la forme d’un tableau de données à deux dimensions. Cependant, le signal vidéo analogique n’est plus aujourd’hui utilisé que pour la restitution de l’image sur un visuel. Tous les traitements et les transmissions d’images se font essentiellement sous forme numérique. L’analyse du contenu d’une image s’effectue donc sur les données du tableau à deux dimensions qui la représente.

Dans une première partie, nous décrivons sommairement la technique de numérisation d’une image pour aboutir à sa représentation dans une mémoire.

Dans une seconde partie, nous présentons diverses techniques courantes d’analyse des images. Dans un premier chapitre, nous décrivons l’approche statistique classique que nous illustrons par quelques applications au rehaussement et à la détection de contours. Nous poursuivons l’analyse par la caractérisation texturelle d’une image. Nous illustrons ces techniques sur un exemple de classification de forme de textures. Dans un troisième chapitre, nous développons les méthodes de caractérisation spectrale des images. Nous illustrons une coopération des techniques d’analyse spectrale et texturelle sur une application à une technique de compression adaptée au cas des images médi-cales.

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.