Présentation

Article

1 - TECHNIQUES DE NUMÉRISATION D’UNE IMAGE

2 - TECHNIQUES D’ANALYSE STATISTIQUE DE L’IMAGE

3 - ANALYSE TEXTURELLE DE L’IMAGE

| Réf : R630 v1

Techniques d’analyse statistique de l’image
Mesures par analyse d’image : analyse statistique et texturelle

Auteur(s) : Jean-Paul DUBUS

Date de publication : 10 mars 1998

Pour explorer cet article
Télécharger l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !

Sommaire

Présentation

Auteur(s)

  • Jean-Paul DUBUS : Ingénieur du Conservatoire national des arts et métiers - Docteur ès sciences - Professeur à l’université des Sciences et Technologies de Lille

Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.

Lire l’article

INTRODUCTION

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.

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 93% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
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-r630


Cet article fait partie de l’offre

Mesures et tests électroniques

(78 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS

Lecture en cours
Présentation

2. Techniques d’analyse statistique de l’image

Dans la plupart des applications de traitement des images, il est nécessaire de bien connaître les caractéristiques et la nature des informations contenues dans le signal 2D qui la représentent. Cette connaissance nécessite de pratiquer une analyse de son contenu. Cette analyse peut être statistique, analytique, spectrale, informationnelle, structurelle, multirésolution, psycho-émotive...

2.1 Analyse statistique

HAUT DE PAGE

2.1.1 Histogramme

Dans le cadre de l’analyse statistique de l’image, étant donné le nombre élevé de pixels qu’elle contient, le niveau de gris des pixels peut être considéré comme une variable aléatoire. Cette variable aléatoire peut même être supposée stationnaire et ergodique.

La première caractéristique statistique d’une image est la détermination de son histogramme. Il représente le dénombrement des fréquences, ou la densité de probabilité d’apparition (g ) des niveaux de gris (g ) dans une image. Le graphe de l’évolution de la fréquence des niveaux de gris en fonction du niveau de gris est appelé histogramme de l’image.

La figure 8 donne l’image du visage d’un personnage et son histogramme. On remarque que cet histogramme présente trois zones : une zone située à gauche du graphe correspond à un nombre de pixels très sombres, une deuxième zone située au centre du graphe représente un grand nombre de pixels gris moyen, et une troisième zone située du côté des niveaux de gris très clairs. On peut, sans regarder l’image, se rendre compte qu’elle est composée en gros de trois zones de niveaux de gris. Il se trouve que, pour des images de scènes naturelles, les lobes de l’histogramme correspondent à des pixels qui sont à la fois de niveaux de gris de valeurs voisines, mais aussi regroupés dans l’image, formant ainsi des masses relativement homogènes. C’est le cas de l’exemple de la figure ...

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 93% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

Cet article fait partie de l’offre

Mesures et tests électroniques

(78 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS

Lecture en cours
Techniques d’analyse statistique de l’image
Sommaire
Sommaire

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 classification.  -  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 jan. 1986.

  • ...

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 92% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

Cet article fait partie de l’offre

Mesures et tests électroniques

(78 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS