A classificação de texturas coloridas sob diferentes condições de iluminação é um desafio na área de visão computacional, e depende da eficiência dos descritores de textura em capturar características que sejam discriminantes independentemente das propriedades da fonte de luz incidente sobre o objeto. Visando melhorar o processo de classificação de texturas coloridas iluminadas com diferentes fontes de luz, este trabalho propõe três novos descritores, nomeados Opponent Color Local Mapped Pattern (OCLMP), que combina o descritor de texturas por padrões locais mapeados (Local Mapped Pattern - LMP) com a teoria de cores oponentes; Color Intensity Local Mapped Pattern (CILMP), que extrai as informações de cor e textura de maneira integrada, levando em consideração a textura da cor, combinando estas informações com características da luminância da textura em uma análise multiresolução; e Extended Color Local Mapped Pattern (ECLMP), que utiliza dois operadores para extrair informações de cor e textura de forma integrada (textura da cor) combinadas com informações apenas de textura (sem cor) de uma imagem. Todos esses novos descritores propostos são paramétricos e, sendo o ajuste ótimo de seus parâmetros não trivial, o processo exige um tempo excessivo de computação. Portanto, foi proposto nesta tese a utilização de algoritmos genéticos para o ajuste automático dos parâmetros. A avaliação dos descritores propostos foi realizada em duas bases de dados de texturas coloridas com variação de iluminação: RawFooT (Raw Food Texture Database) e KTH-TIPS- 2b (Textures under varying Illumination, Pose and Scale Database), utilizando-se um classificador. Os resultados experimentais mostraram que os descritores propostos são mais robustos à variação de iluminação do que outros decritores de textura comumente utilizados na literatura. Os descritores propostos apresentaram um desempenho superior aos descritores comparados em 15% na base de dados RawFooT e 4% na base de dados KTH-TIPS-2b. / Color texture classification under varying illumination remains a challenge in the computer vision field, and it greatly relies on the efficiency at which the texture descriptors capture discriminant features, independent of the illumination condition. The aim of this thesis is to improve the classification of color texture acquired with varying illumination sources. We propose three new color texture descriptors, namely: the Opponent Color Local Mapped Pattern (OCLMP), which combines a local methodology (LMP) with the opponent colors theory, the Color Intensity Local Mapped Pattern (CILMP), which extracts color and texture information jointly, in a multi-resolution fashion, and the Extended Color Local Mapped Pattern (ECLMP), which applies two operators to extract color and texture information jointly as well. As the proposed methods are based on the LMP algorithm, they are parametric functions. Finding the optimal set of parameters for the descriptor can be a cumbersome task. Therefore, this work proposes the use of genetic algorithms to automatically adjust the parameters. The methods were assessed using two data sets of textures acquired using varying illumination sources: the RawFooT (Raw Food Texture Database), and the KTH-TIPS-2b (Textures under varying Illumination, Pose and Scale Database). The experimental results show that the proposed descriptors are more robust to variations to the illumination source than other methods found in the literature. The improvement on the accuracy was higher than 15% on the RawFoot data set, and higher than 4% on the KTH-TIPS-2b data set.

A classificação de texturas coloridas sob diferentes condições de iluminação é um desafio na área de visão computacional, e depende da eficiência dos descritores de textura em capturar características que sejam discriminantes independentemente das propriedades da fonte de luz incidente sobre o objeto. Visando melhorar o processo de classificação de texturas coloridas iluminadas com diferentes fontes de luz, este trabalho propõe três novos descritores, nomeados Opponent Color Local Mapped Pattern (OCLMP), que combina o descritor de texturas por padrões locais mapeados (Local Mapped Pattern - LMP) com a teoria de cores oponentes; Color Intensity Local Mapped Pattern (CILMP), que extrai as informações de cor e textura de maneira integrada, levando em consideração a textura da cor, combinando estas informações com características da luminância da textura em uma análise multiresolução; e Extended Color Local Mapped Pattern (ECLMP), que utiliza dois operadores para extrair informações de cor e textura de forma integrada (textura da cor) combinadas com informações apenas de textura (sem cor) de uma imagem. Todos esses novos descritores propostos são paramétricos e, sendo o ajuste ótimo de seus parâmetros não trivial, o processo exige um tempo excessivo de computação. Portanto, foi proposto nesta tese a utilização de algoritmos genéticos para o ajuste automático dos parâmetros. A avaliação dos descritores propostos foi realizada em duas bases de dados de texturas coloridas com variação de iluminação: RawFooT (Raw Food Texture Database) e KTH-TIPS- 2b (Textures under varying Illumination, Pose and Scale Database), utilizando-se um classificador. Os resultados experimentais mostraram que os descritores propostos são mais robustos à variação de iluminação do que outros decritores de textura comumente utilizados na literatura. Os descritores propostos apresentaram um desempenho superior aos descritores comparados em 15% na base de dados RawFooT e 4% na base de dados KTH-TIPS-2b. / Color texture classification under varying illumination remains a challenge in the computer vision field, and it greatly relies on the efficiency at which the texture descriptors capture discriminant features, independent of the illumination condition. The aim of this thesis is to improve the classification of color texture acquired with varying illumination sources. We propose three new color texture descriptors, namely: the Opponent Color Local Mapped Pattern (OCLMP), which combines a local methodology (LMP) with the opponent colors theory, the Color Intensity Local Mapped Pattern (CILMP), which extracts color and texture information jointly, in a multi-resolution fashion, and the Extended Color Local Mapped Pattern (ECLMP), which applies two operators to extract color and texture information jointly as well. As the proposed methods are based on the LMP algorithm, they are parametric functions. Finding the optimal set of parameters for the descriptor can be a cumbersome task. Therefore, this work proposes the use of genetic algorithms to automatically adjust the parameters. The methods were assessed using two data sets of textures acquired using varying illumination sources: the RawFooT (Raw Food Texture Database), and the KTH-TIPS-2b (Textures under varying Illumination, Pose and Scale Database). The experimental results show that the proposed descriptors are more robust to variations to the illumination source than other methods found in the literature. The improvement on the accuracy was higher than 15% on the RawFoot data set, and higher than 4% on the KTH-TIPS-2b data set.

En segmentation d’images, les informations de couleur et de texture sont très utilisées. Le premier apport de cette thèse se situe au niveau de l’utilisation conjointe de ces deux sources d’informations. Nous proposons alors une méthode de combinaison couleur/texture, adaptative et non paramétrique, qui consiste à combiner un (ou plus) gradient couleur et un (ou plus) gradient texture pour ensuite générer un gradient structurel utilisé comme image de potentiel dans l’algorithme de croissance de régions par LPE. L’originalité de notre méthode réside dans l’étude de la dispersion d’un nuage de point 3D dans l’espace, en utilisant une étude comparative des valeurs propres obtenues par une analyse des composantes principales de la matrice de covariance de ce nuage de points. L’approche de combinaison couleur/texture proposée est d’abord testée sur deux bases d’images, à savoir la base générique d’images couleur de BERKELEY et la base d’images de texture VISTEX. Cette thèse s’inscrivant dans le cadre des projets ViLoc (RFC) et CAPLOC (PREDIT), le deuxième apport de celle-ci se situe au niveau de la caractérisation de l’environnement de réception des signaux GNSS pour améliorer le calcul de la position d’un mobile en milieu urbain. Dans ce cadre, nous proposons d’exclure certains satellites (NLOS dont les signaux sont reçus par réflexion voir totalement bloqués par les obstacles environnants) dans le calcul de la position d’un mobile. Deux approches de caractérisation, basées sur le traitement d’images, sont alors proposées. La première approche consiste à appliquer la méthode de combinaison couleur/texture proposée sur deux bases d’images réelles acquises en mobilité, à l’aide d’une caméra fisheye installée sur le toit du véhicule de laboratoire, suivie d’une classification binaire permettant d’obtenir les deux classes d’intérêt « ciel » (signaux LOS) et « non ciel » (signaux NLOS). Afin de satisfaire la contrainte temps réel exigée par le projet CAPLOC, nous avons proposé une deuxième approche basée sur une simplification de l’image couplée à une classification pixellaire adaptée. Le principe d’exclusion des satellites NLOS permet d’améliorer la précision de la position estimée, mais uniquement lorsque les satellites LOS (dont les signaux sont reçus de manière direct) sont géométriquement bien distribués dans l’espace. Dans le but de prendre en compte cette connaissance relative à la distribution des satellites, et par conséquent, améliorer la précision de localisation, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour l’estimation de position, basée sur l’exclusion des satellites NLOS (identifiés par le traitement d’images), conditionnée par l’information DOP, contenue dans les trames GPS. / Color and texture are two main information used in image segmentation. The first contribution of this thesis focuses on the joint use of color and texture information by developing a robust and non parametric method combining color and texture gradients. The proposed color/texture combination allows defining a structural gradient that is used as potential image in watershed algorithm. The originality of the proposed method consists in studying a 3D points cloud generated by color and texture descriptors, followed by an eigenvalue analysis. The color/texture combination method is firstly tested and compared with well known methods in the literature, using two databases (generic BERKELEY database of color images and the VISTEX database of texture images). The applied part of the thesis is within ViLoc project (funded by RFC regional council) and CAPLOC project (funded by PREDIT). In this framework, the second contribution of the thesis concerns the characterization of the environment of GNSS signals reception. In this part, we aim to improve estimated position of a mobile in urban environment by excluding NLOS satellites (for which the signal is masked or received after reflections on obstacles surrounding the antenna environment). For that, we propose two approaches to characterize the environment of GNSS signals reception using image processing. The first one consists in applying the proposed color/texture combination on images acquired in mobility with a fisheye camera located on the roof of a vehicle and oriented toward the sky. The segmentation step is followed by a binary classification to extract two classes « sky » (LOS signals) and « not sky » (NLOS signals). The second approach is proposed in order to satisfy the real-time constraint required by the application. This approach is based on image simplification and adaptive pixel classification. The NLOS satellites exclusion principle is interesting, in terms of improving precision of position, when the LOS satellites (for which the signals are received directly) are well geometrically distributed in space. To take into account the knowledge of satellite distribution and then increase the precision of position, we propose a new strategy of position estimation, based on the exclusion of NLOS satellites (identified by the image processing step), conditioned by DOP information, which is provided by GPS data.

Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la synthèse d’images texturées. Dans l’objectif d’assurer une reproduction fidèle des motifs et des variations d’orientations d’une texture initiale, un algorithme de synthèse de texture à deux étapes « structure/texture » est proposé. Il s’agit, dans une première étape, de réaliser la synthèse d’une couche de structure caractérisant la géométrie de l’exemplaire et représentée par un champ de tenseurs de structure et, dans une deuxième étape, d’utiliser le champ de structure résultant pour contraindre la synthèse d’une couche de texture portant des variations plus locales. Une réduction du temps d’exécution est ensuite développée, fondée notamment sur l’utilisation de pyramides Gaussiennes et la parallélisation des calculs mis en oeuvre.Afin de démontrer la capacité de l’algorithme proposé à reproduire fidèlement l’aspect visuel des images texturées considérées, la méthode est testée sur une variété d’échantillons de texture et évaluée objectivement à l’aide de statistiques du 1er et du 2nd ordre du champ d’intensité et d’orientation. Les résultats obtenus sont de qualité supérieure ou équivalente à ceux obtenus par des algorithmes de la littérature. Un atout majeur de l’approche proposée est son aptitude à synthétiser des textures avec succès dans de nombreuses situations où les algorithmes existants ne parviennent pas à reproduire les motifs à grande échelle.L’approche de synthèse structure/texture proposée est étendue à la synthèse de texture couleur. La synthèse de texture 3D est ensuite abordée et, finalement, une extension à la synthèse de texture de forme spécifiée par une texture imposée est mise en oeuvre, montrant la capacité de l’approche à générer des textures de formes arbitraires en préservant les caractéristiques de la texture initiale. / This work is a part of the texture synthesis context. Aiming to ensure a faithful reproduction of the patterns and variations of orientations of the input texture, a two-stage structure/texture synthesis algorithm is proposed. It consists of synthesizing the structure layer showing the geometry of the exemplar and represented by the structure tensor field in the first stage, and using the resulting tensor field to constrain the synthesis of the texture layer holding more local variations, in the second stage. An acceleration method based on the use of Gaussian pyramids and parallel computing is then developed.In order to demonstrate the ability of the proposed algorithm to faithfully reproduce the visual aspect of the considered textures, the method is tested on various texture samples and evaluated objectively using statistics of 1st and 2nd order of the intensity and orientation field. The obtained results are of better or equivalent quality than those obtained using the algorithms of the literature. A major advantage of the proposed approach is its capacity in successfully synthesizing textures in many situations where traditional algorithms fail to reproduce the large-scale patterns.The structure/texture synthesis approach is extended to color texture synthesis. 3D texture synthesis is then addressed and finally, an extension to the synthesis of specified form textures using an imposed texture is carried out, showing the capacity of the approach in generating textures of arbitrary forms while preserving the input texture characteristics.

La texture est un élément clé pour l’interprétation des images de télédétection à fine résolution spatiale. L’intégration de l’information texturale dans un processus de classification automatisée des images se fait habituellement via des images de texture, souvent créées par le calcul de matrices de co-occurrences (MCO) des niveaux de gris. Une MCO est un histogramme des fréquences d’occurrence des paires de valeurs de pixels présentes dans les fenêtres locales, associées à tous les pixels de l’image utilisée; une paire de pixels étant définie selon un pas et une orientation donnés. Les MCO permettent le calcul de plus d’une dizaine de paramètres décrivant, de diverses manières, la distribution des fréquences, créant ainsi autant d’images texturales distinctes. L’approche de mesure des textures par MCO a été appliquée principalement sur des images de télédétection monochromes (ex. images panchromatiques, images radar monofréquence et monopolarisation). En imagerie multispectrale, une unique bande spectrale, parmi celles disponibles, est habituellement choisie pour générer des images de texture. La question que nous avons posée dans cette recherche concerne justement cette utilisation restreinte de l’information texturale dans le cas des images multispectrales. En fait, l’effet visuel d’une texture est créé, non seulement par l’agencement particulier d’objets/pixels de brillance différente, mais aussi de couleur différente. Plusieurs façons sont proposées dans la littérature pour introduire cette idée de la texture à plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, deux en particulier nous ont intéressés dans cette recherche. La première façon fait appel aux MCO calculées bande par bande spectrale et la seconde utilise les MCO généralisées impliquant deux bandes spectrales à la fois. Dans ce dernier cas, le procédé consiste en le calcul des fréquences d’occurrence des paires de valeurs dans deux bandes spectrales différentes. Cela permet, en un seul traitement, la prise en compte dans une large mesure de la « couleur » des éléments de texture. Ces deux approches font partie des techniques dites intégratives. Pour les distinguer, nous les avons appelées dans cet ouvrage respectivement « textures grises » et « textures couleurs ». Notre recherche se présente donc comme une analyse comparative des possibilités offertes par l’application de ces deux types de signatures texturales dans le cas spécifique d’une cartographie automatisée des occupations de sol à partir d’une image multispectrale. Une signature texturale d’un objet ou d’une classe d’objets, par analogie aux signatures spectrales, est constituée d’une série de paramètres de texture mesurés sur une bande spectrale à la fois (textures grises) ou une paire de bandes spectrales à la fois (textures couleurs). Cette recherche visait non seulement à comparer les deux approches intégratives, mais aussi à identifier la composition des signatures texturales des classes d’occupation du sol favorisant leur différentiation : type de paramètres de texture / taille de la fenêtre de calcul / bandes spectrales ou combinaisons de bandes spectrales. Pour ce faire, nous avons choisi un site à l’intérieur du territoire de la Communauté Métropolitaine de Montréal (Longueuil) composé d’une mosaïque d’occupations du sol, caractéristique d’une zone semi urbaine (résidentiel, industriel/commercial, boisés, agriculture, plans d’eau…). Une image du satellite SPOT-5 (4 bandes spectrales) de 10 m de résolution spatiale a été utilisée dans cette recherche. Puisqu’une infinité d’images de texture peuvent être créées en faisant varier les paramètres de calcul des MCO et afin de mieux circonscrire notre problème nous avons décidé, en tenant compte des études publiées dans ce domaine : a) de faire varier la fenêtre de calcul de 3*3 pixels à 21*21 pixels tout en fixant le pas et l’orientation pour former les paires de pixels à (1,1), c'est-à-dire à un pas d’un pixel et une orientation de 135°; b) de limiter les analyses des MCO à huit paramètres de texture (contraste, corrélation, écart-type, énergie, entropie, homogénéité, moyenne, probabilité maximale), qui sont tous calculables par la méthode rapide de Unser, une approximation des matrices de co-occurrences, c) de former les deux signatures texturales par le même nombre d’éléments choisis d’après une analyse de la séparabilité (distance de Bhattacharya) des classes d’occupation du sol; et d) d’analyser les résultats de classification (matrices de confusion, exactitudes, coefficients Kappa) par maximum de vraisemblance pour conclure sur le potentiel des deux approches intégratives; les classes d’occupation du sol à reconnaître étaient : résidentielle basse et haute densité, commerciale/industrielle, agricole, boisés, surfaces gazonnées (incluant les golfs) et plans d’eau. Nos principales conclusions sont les suivantes a) à l’exception de la probabilité maximale, tous les autres paramètres de texture sont utiles dans la formation des signatures texturales; moyenne et écart type sont les plus utiles dans la formation des textures grises tandis que contraste et corrélation, dans le cas des textures couleurs, b) l’exactitude globale de la classification atteint un score acceptable (85%) seulement dans le cas des signatures texturales couleurs; c’est une amélioration importante par rapport aux classifications basées uniquement sur les signatures spectrales des classes d’occupation du sol dont le score est souvent situé aux alentours de 75%; ce score est atteint avec des fenêtres de calcul aux alentours de11*11 à 15*15 pixels; c) Les signatures texturales couleurs offrant des scores supérieurs à ceux obtenus avec les signatures grises de 5% à 10%; et ce avec des petites fenêtres de calcul (5*5, 7*7 et occasionnellement 9*9) d) Pour plusieurs classes d’occupation du sol prises individuellement, l’exactitude dépasse les 90% pour les deux types de signatures texturales; e) une seule classe est mieux séparable du reste par les textures grises, celle de l’agricole; f) les classes créant beaucoup de confusions, ce qui explique en grande partie le score global de la classification de 85%, sont les deux classes du résidentiel (haute et basse densité). En conclusion, nous pouvons dire que l’approche intégrative par textures couleurs d’une image multispectrale de 10 m de résolution spatiale offre un plus grand potentiel pour la cartographie des occupations du sol que l’approche intégrative par textures grises. Pour plusieurs classes d’occupations du sol un gain appréciable en temps de calcul des paramètres de texture peut être obtenu par l’utilisation des petites fenêtres de traitement. Des améliorations importantes sont escomptées pour atteindre des exactitudes de classification de 90% et plus par l’utilisation des fenêtres de calcul de taille variable adaptées à chaque type d’occupation du sol. Une méthode de classification hiérarchique pourrait être alors utilisée afin de séparer les classes recherchées une à la fois par rapport au reste au lieu d’une classification globale où l’intégration des paramètres calculés avec des fenêtres de taille variable conduirait inévitablement à des confusions entre classes. / Texture is a key element in interpreting remotely sensed images of fine spatial resolution. The integration of textural information in an automatic image-classification process is usually done via textural images, which are often created by calculating gray levels co-occurrences matrices (COM). A COM is a histogram of frequencies of pairs of pixel values present in local windows associated with all pixels in the used image; each pixel pair being formed using a given orientation and spacing. COM allows calculation for more than a dozen of parameters describing in various ways the frequency distribution, creating thus as many different textural images. Texture measurements approach based on COMs had been mainly applied on monochrome images (e.g. panchromatic, single polarisation and frequency radar images). In the case of multispectral images, a single spectral band, among those available, is usually chosen to generate texture images. The question we asked in this research concerns precisely this limited use of textural information in the case of multispectral images. In fact, the visual effect of a texture is created, not only by the spatial arrangement of variable objects/pixels brightness, but also of different colors. Several ways are suggested in the literature to introduce this concept of multi-dimensional texture. In this research, two of them were of particularly interested us. In the first way COMs are calculated spectral band by band and in the second one, generalized COMs are applied involving the joint use of two spectral bands. In the latter case, the pairs of pixel values are defined in two different spectral bands. This allows, in a single treatment, for a broad accounting of the "color" element composing a texture. These two approaches are called integrative techniques. To distinguish them, we call them respectively “gray textures” and “color textures”. Our research concerns the comparative analysis of the opportunities offered by applying these two types of textural signatures in the specific case of an automated land cover mapping using multispectral images. A textural signature of an object or class of objects, by analogy to spectral signatures, consists in a set of texture parameters measured; band by band (grey textures), or by pairs of bands (color textures).This research was designed not only to compare the two integrative approaches, but also to identify the components of textural signatures favouring the differentiation of land cover classes: texture parameters, window sizes and bands selection. To do this, a site within the territory of the Montreal Metropolitan Community (Longueuil) was chosen with a diversity of land covers representative of a semi-urban area. (residential, industrial / commercial, woodlots , agriculture, water bodies…). A SPOT-5 (4 spectral bands) image of 10m spatial resolution was used in this research. Since an infinite number of texture images can be created by varying the design parameters of COM, and to better define our problem, we have decided, taking into account studies published in this field: a) to vary the computation window from 3*3 to 21*21 pixels while setting the pixel spacing and direction to (1,1); that is to say, an spacing of 1 and an orientation of 135 ° between pairs of pixels. b) limit the COM analysis to eight texture parameters (contrast, correlation, standard deviation, energy, entropy, homogeneity, average, maximum probability), all of which are computable by the Unser’s fast-COM-approximation method, c) form the two textural signatures by the same number of elements chosen from a separability analysis (Bhattacharya distance) between land cover classes, and d) analyse the results (confusion matrices, accuracies, kappa) obtained using a maximum likelihood classification algorithm to conclude on the potential of both integrative approaches; classes to be recognized included: low and high density residential, commercial / industrial, agricultural, woodlots, turf (including golf) water bodies, clouds and their shadows. Our main conclusions are as follows a) except maximum probability, all other textural parameters are useful in the formation of textural signatures; mean and standard deviation are most useful in the formation of gray textures while contrast and correlation, are the best in the case of color textures b) the overall classification accuracy achieved an acceptable score (85%), only in the case of color textural signatures. This is a significant improvement compared to classifications based solely on spectral signatures, whose accuracies are often situated around 75%. This score is reached with windows size from about 11*11 to 15 * 15 pixels, c) Textural colors signatures offer higher scores, ranging from 5% to 10%, than those obtained by gray signatures. This is true while using the smaller process windows (5*5, 7*7, and occasionally 9*9) d) For several land cover classes examined individually, the accuracy is above 90% regardless of the used textural signatures e) Only one class is better separated from the rest by gray textures, the agricultural one; f) Classes creating a lot of confusion, which largely explains the overall classification score of 85 %, are the two residential classes (high and low density). As a final conclusion, we can say that the integrative approach by color textures provides a greater potential for mapping land covers using multispectral images than the integrative approach by gray textures. For several land cover classes an appreciable gain computing time of textural parameters may be obtained using smaller size windows. Significant improvements of the classification results (even better than 90%) are expected using calculation windows with sizes better adapted to each classes particular texture characteristics, A hierarchical classification method could then be used to separate each class at a time from all others, instead of a broad classification where the integration of parameters calculated with varying size windows, would inevitably lead to confusion between classes.

La texture est un élément clé pour l’interprétation des images de télédétection à fine résolution spatiale. L’intégration de l’information texturale dans un processus de classification automatisée des images se fait habituellement via des images de texture, souvent créées par le calcul de matrices de co-occurrences (MCO) des niveaux de gris. Une MCO est un histogramme des fréquences d’occurrence des paires de valeurs de pixels présentes dans les fenêtres locales, associées à tous les pixels de l’image utilisée; une paire de pixels étant définie selon un pas et une orientation donnés. Les MCO permettent le calcul de plus d’une dizaine de paramètres décrivant, de diverses manières, la distribution des fréquences, créant ainsi autant d’images texturales distinctes. L’approche de mesure des textures par MCO a été appliquée principalement sur des images de télédétection monochromes (ex. images panchromatiques, images radar monofréquence et monopolarisation). En imagerie multispectrale, une unique bande spectrale, parmi celles disponibles, est habituellement choisie pour générer des images de texture. La question que nous avons posée dans cette recherche concerne justement cette utilisation restreinte de l’information texturale dans le cas des images multispectrales. En fait, l’effet visuel d’une texture est créé, non seulement par l’agencement particulier d’objets/pixels de brillance différente, mais aussi de couleur différente. Plusieurs façons sont proposées dans la littérature pour introduire cette idée de la texture à plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, deux en particulier nous ont intéressés dans cette recherche. La première façon fait appel aux MCO calculées bande par bande spectrale et la seconde utilise les MCO généralisées impliquant deux bandes spectrales à la fois. Dans ce dernier cas, le procédé consiste en le calcul des fréquences d’occurrence des paires de valeurs dans deux bandes spectrales différentes. Cela permet, en un seul traitement, la prise en compte dans une large mesure de la « couleur » des éléments de texture. Ces deux approches font partie des techniques dites intégratives. Pour les distinguer, nous les avons appelées dans cet ouvrage respectivement « textures grises » et « textures couleurs ». Notre recherche se présente donc comme une analyse comparative des possibilités offertes par l’application de ces deux types de signatures texturales dans le cas spécifique d’une cartographie automatisée des occupations de sol à partir d’une image multispectrale. Une signature texturale d’un objet ou d’une classe d’objets, par analogie aux signatures spectrales, est constituée d’une série de paramètres de texture mesurés sur une bande spectrale à la fois (textures grises) ou une paire de bandes spectrales à la fois (textures couleurs). Cette recherche visait non seulement à comparer les deux approches intégratives, mais aussi à identifier la composition des signatures texturales des classes d’occupation du sol favorisant leur différentiation : type de paramètres de texture / taille de la fenêtre de calcul / bandes spectrales ou combinaisons de bandes spectrales. Pour ce faire, nous avons choisi un site à l’intérieur du territoire de la Communauté Métropolitaine de Montréal (Longueuil) composé d’une mosaïque d’occupations du sol, caractéristique d’une zone semi urbaine (résidentiel, industriel/commercial, boisés, agriculture, plans d’eau…). Une image du satellite SPOT-5 (4 bandes spectrales) de 10 m de résolution spatiale a été utilisée dans cette recherche. Puisqu’une infinité d’images de texture peuvent être créées en faisant varier les paramètres de calcul des MCO et afin de mieux circonscrire notre problème nous avons décidé, en tenant compte des études publiées dans ce domaine : a) de faire varier la fenêtre de calcul de 3*3 pixels à 21*21 pixels tout en fixant le pas et l’orientation pour former les paires de pixels à (1,1), c'est-à-dire à un pas d’un pixel et une orientation de 135°; b) de limiter les analyses des MCO à huit paramètres de texture (contraste, corrélation, écart-type, énergie, entropie, homogénéité, moyenne, probabilité maximale), qui sont tous calculables par la méthode rapide de Unser, une approximation des matrices de co-occurrences, c) de former les deux signatures texturales par le même nombre d’éléments choisis d’après une analyse de la séparabilité (distance de Bhattacharya) des classes d’occupation du sol; et d) d’analyser les résultats de classification (matrices de confusion, exactitudes, coefficients Kappa) par maximum de vraisemblance pour conclure sur le potentiel des deux approches intégratives; les classes d’occupation du sol à reconnaître étaient : résidentielle basse et haute densité, commerciale/industrielle, agricole, boisés, surfaces gazonnées (incluant les golfs) et plans d’eau. Nos principales conclusions sont les suivantes a) à l’exception de la probabilité maximale, tous les autres paramètres de texture sont utiles dans la formation des signatures texturales; moyenne et écart type sont les plus utiles dans la formation des textures grises tandis que contraste et corrélation, dans le cas des textures couleurs, b) l’exactitude globale de la classification atteint un score acceptable (85%) seulement dans le cas des signatures texturales couleurs; c’est une amélioration importante par rapport aux classifications basées uniquement sur les signatures spectrales des classes d’occupation du sol dont le score est souvent situé aux alentours de 75%; ce score est atteint avec des fenêtres de calcul aux alentours de11*11 à 15*15 pixels; c) Les signatures texturales couleurs offrant des scores supérieurs à ceux obtenus avec les signatures grises de 5% à 10%; et ce avec des petites fenêtres de calcul (5*5, 7*7 et occasionnellement 9*9) d) Pour plusieurs classes d’occupation du sol prises individuellement, l’exactitude dépasse les 90% pour les deux types de signatures texturales; e) une seule classe est mieux séparable du reste par les textures grises, celle de l’agricole; f) les classes créant beaucoup de confusions, ce qui explique en grande partie le score global de la classification de 85%, sont les deux classes du résidentiel (haute et basse densité). En conclusion, nous pouvons dire que l’approche intégrative par textures couleurs d’une image multispectrale de 10 m de résolution spatiale offre un plus grand potentiel pour la cartographie des occupations du sol que l’approche intégrative par textures grises. Pour plusieurs classes d’occupations du sol un gain appréciable en temps de calcul des paramètres de texture peut être obtenu par l’utilisation des petites fenêtres de traitement. Des améliorations importantes sont escomptées pour atteindre des exactitudes de classification de 90% et plus par l’utilisation des fenêtres de calcul de taille variable adaptées à chaque type d’occupation du sol. Une méthode de classification hiérarchique pourrait être alors utilisée afin de séparer les classes recherchées une à la fois par rapport au reste au lieu d’une classification globale où l’intégration des paramètres calculés avec des fenêtres de taille variable conduirait inévitablement à des confusions entre classes. / Texture is a key element in interpreting remotely sensed images of fine spatial resolution. The integration of textural information in an automatic image-classification process is usually done via textural images, which are often created by calculating gray levels co-occurrences matrices (COM). A COM is a histogram of frequencies of pairs of pixel values present in local windows associated with all pixels in the used image; each pixel pair being formed using a given orientation and spacing. COM allows calculation for more than a dozen of parameters describing in various ways the frequency distribution, creating thus as many different textural images. Texture measurements approach based on COMs had been mainly applied on monochrome images (e.g. panchromatic, single polarisation and frequency radar images). In the case of multispectral images, a single spectral band, among those available, is usually chosen to generate texture images. The question we asked in this research concerns precisely this limited use of textural information in the case of multispectral images. In fact, the visual effect of a texture is created, not only by the spatial arrangement of variable objects/pixels brightness, but also of different colors. Several ways are suggested in the literature to introduce this concept of multi-dimensional texture. In this research, two of them were of particularly interested us. In the first way COMs are calculated spectral band by band and in the second one, generalized COMs are applied involving the joint use of two spectral bands. In the latter case, the pairs of pixel values are defined in two different spectral bands. This allows, in a single treatment, for a broad accounting of the "color" element composing a texture. These two approaches are called integrative techniques. To distinguish them, we call them respectively “gray textures” and “color textures”. Our research concerns the comparative analysis of the opportunities offered by applying these two types of textural signatures in the specific case of an automated land cover mapping using multispectral images. A textural signature of an object or class of objects, by analogy to spectral signatures, consists in a set of texture parameters measured; band by band (grey textures), or by pairs of bands (color textures).This research was designed not only to compare the two integrative approaches, but also to identify the components of textural signatures favouring the differentiation of land cover classes: texture parameters, window sizes and bands selection. To do this, a site within the territory of the Montreal Metropolitan Community (Longueuil) was chosen with a diversity of land covers representative of a semi-urban area. (residential, industrial / commercial, woodlots , agriculture, water bodies…). A SPOT-5 (4 spectral bands) image of 10m spatial resolution was used in this research. Since an infinite number of texture images can be created by varying the design parameters of COM, and to better define our problem, we have decided, taking into account studies published in this field: a) to vary the computation window from 3*3 to 21*21 pixels while setting the pixel spacing and direction to (1,1); that is to say, an spacing of 1 and an orientation of 135 ° between pairs of pixels. b) limit the COM analysis to eight texture parameters (contrast, correlation, standard deviation, energy, entropy, homogeneity, average, maximum probability), all of which are computable by the Unser’s fast-COM-approximation method, c) form the two textural signatures by the same number of elements chosen from a separability analysis (Bhattacharya distance) between land cover classes, and d) analyse the results (confusion matrices, accuracies, kappa) obtained using a maximum likelihood classification algorithm to conclude on the potential of both integrative approaches; classes to be recognized included: low and high density residential, commercial / industrial, agricultural, woodlots, turf (including golf) water bodies, clouds and their shadows. Our main conclusions are as follows a) except maximum probability, all other textural parameters are useful in the formation of textural signatures; mean and standard deviation are most useful in the formation of gray textures while contrast and correlation, are the best in the case of color textures b) the overall classification accuracy achieved an acceptable score (85%), only in the case of color textural signatures. This is a significant improvement compared to classifications based solely on spectral signatures, whose accuracies are often situated around 75%. This score is reached with windows size from about 11*11 to 15 * 15 pixels, c) Textural colors signatures offer higher scores, ranging from 5% to 10%, than those obtained by gray signatures. This is true while using the smaller process windows (5*5, 7*7, and occasionally 9*9) d) For several land cover classes examined individually, the accuracy is above 90% regardless of the used textural signatures e) Only one class is better separated from the rest by gray textures, the agricultural one; f) Classes creating a lot of confusion, which largely explains the overall classification score of 85 %, are the two residential classes (high and low density). As a final conclusion, we can say that the integrative approach by color textures provides a greater potential for mapping land covers using multispectral images than the integrative approach by gray textures. For several land cover classes an appreciable gain computing time of textural parameters may be obtained using smaller size windows. Significant improvements of the classification results (even better than 90%) are expected using calculation windows with sizes better adapted to each classes particular texture characteristics, A hierarchical classification method could then be used to separate each class at a time from all others, instead of a broad classification where the integration of parameters calculated with varying size windows, would inevitably lead to confusion between classes.