L'analyse de texture a été largement étudiée dans la littérature et une grande variété de descripteurs de texture ont été proposés. Parmi ceux-ci, les motifs binaires locaux (LBP) occupent une part importante dans la plupart des applications d'imagerie couleur ou de reconnaissance de formes et sont particulièrement exploités dans les problèmes d'analyse de texture. Généralement, les images couleurs acquises sont représentées dans l'espace colorimétrique RGB. Cependant, il existe de nombreux espaces couleur pour la classification des textures, chacun ayant des propriétés spécifiques qui impactent les performances. Afin d'éviter la difficulté de choisir un espace pertinent, la stratégie multi-espace couleur permet d'utiliser simultanémentles propriétés de plusieurs espaces. Toutefois, cette stratégie conduit à augmenter le nombre d'attributs, notamment lorsqu'ils sont extraits de LBP appliqués aux images couleur. Ce travail de recherche est donc axé sur la réduction de la dimension de l'espace d'attributs générés à partir de motifs binaires locaux par des méthodes de sélection d'attributs. Dans ce cadre, nous considérons l'histogramme des LBP pour la représentation des textures couleur et proposons des approches conjointes de sélection de bins et d'histogrammes multi-espace pour la classification supervisée de textures. Les nombreuses expériences menées sur des bases de référence de texture couleur, démontrent que les approches proposées peuvent améliorer les performances en classification comparées à l'état de l'art. / Texture analysis has been extensively studied and a wide variety of description approaches have been proposed. Among them, Local Binary Pattern (LBP) takes an essential part of most of color image analysis and pattern recognition applications. Usually, devices acquire images and code them in the RBG color space. However, there are many color spaces for texture classification, each one having specific properties. In order to avoid the difficulty of choosing a relevant space, the multi color space strategy allows using the properties of several spaces simultaneously. However, this strategy leads to increase the number of features extracted from LBP applied to color images. This work is focused on the dimensionality reduction of LBP-based feature selection methods. In this framework, we consider the LBP histogram and bin selection approaches for supervised texture classification. Extensive experiments are conducted on several benchmark color texture databases. They demonstrate that the proposed approaches can improve the state-of-the-art results.

Cette thèse détaille la conception, le développement et l'analyse d'un nouvel outil de caractérisation des textures exploitant les modèles de prédiction linéaire complexe sur les espaces couleur perceptuels séparant l'intensité lumineuse de la partie chromatique. Des modèles multicanaux 2-d causaux et non-causaux ont été utilisés pour l'estimation simultanée des densités spectrales de puissance d'une image " bi-canal ", le premier contenant les valeurs réelles de l'intensité et le deuxième les valeurs complexes de la partie chromatique. Les bonnes performances en terme de biais et de variance de ces estimations ainsi que l'usage d'une distance appropriée entre deux spectres assurent la robustesse et la pertinence de l'approche pour la classification de textures. Une mesure de l'interférence existante entre l'intensité et la partie chromatique à partir de l'analyse spectrale est introduite afin de comparer les transformations associées aux espaces couleur. Des résultats expérimentaux en classification de textures sur différents ensembles de tests, dans différents espaces couleur (RGB, IHLS et L*a*b*) sont présentés et discutés. Ces résultats montrent que la structure spatiale associée à la partie chromatique d'une texture couleur est mieux caractérisée à l'aide de l'espace L*a*b* et de ce fait, cet espace permet d'obtenir les meilleurs résultats pour classifier les textures à l'aide de leur structure spatiale et des modèles de prédiction linéaire. Une méthode bayésienne de segmentation d'images texturées couleur a aussi été développée à partir de l'erreur de prédiction linéaire multicanale. La contribution principale de la méthode réside dans la proposition d'approximations paramétriques robustes pour la distribution de l'erreur de prédiction linéaire multicanale : la distribution de Wishart et une approximation multimodale exploitant les lois de mélanges gaussiennes multivariées. Un autre aspect original de l'approche consiste en la fusion d'un terme d'énergie sur la taille des régions avec l'énergie du modèle de Potts afin de modéliser le champ des labels de classe à l'aide d'un modèle de champ aléatoire possédant une distribution de Gibbs. Ce modèle de champ aléatoire est ainsi utilisé pour régulariser spatialement un champ de labels initial obtenu à partir des différentes approximations de la distribution de l'erreur de prédiction. Des résultats expérimentaux en segmentation d'images texturées couleur synthétiques et d'images satellites hautes résolutions QuickBird et IKONOS ont permis de valider l'application de la méthode aux images fortement texturées. De plus les résultats montrent l'intérêt d'utiliser les approximations de la distribution de l'erreur de prédiction proposées ainsi que le modèle de champ de labels amélioré par le terme d'énergie qui pénalise les petites régions. Les segmentations réalisées dans l'espace L*a*b* sont meilleures que celles obtenues dans les autres espaces couleur (RGB et IHLS) montrant à nouveau la pertinence de caractériser les textures couleur par la prédiction linéaire multicanale complexe à l'aide de cet espace couleur.