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1 - ANALYSE MULTIRÉSOLUTION

2 - ANALYSE PSYCHOVISUELLE DE LA QUALITÉ DES IMAGES

3 - CONCLUSION

| Réf : R632 v1

Mesure par analyse d’image - Analyse multirésolution et psychovisuelle

Auteur(s) : Jean-Paul DUBUS

Date de publication : 10 mars 1998

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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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INTRODUCTION

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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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-r632


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BIBLIOGRAPHIE

  • (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.

  • (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.

  • (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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