Cette thèse se concentre sur l'étude de l'extraction et de la caractérisation des structures locales, dans le contexte de l'analyse d'images et des textures. S'appuyant sur les lignes de niveau des images ou sur la notion duale et moins structuré e d'orientation du gradient, les contributions de cette thèse se concentrent sur trois thèmes suivants: La première partie présente une nouvelle méthode pour l'analyse de texture qui dans l'esprit est similaire a la granulométrie morphologique, tout en permettant un haut degré d'invariance géométrique et radiométrique. Avec l'aide de la représentation par carte topographique, la deuxième partie de cette thèse développe une approche générale pour l'abstraction d'images, dont le but est de générer automatiquement des images abstraites à partir de photographies réalistes. Le sujet de la dernière partie de cette thèse est la détection des jonctions dans les images naturelles. L'approche s'appuie sur les directions locales de lignes de niveau à travers l'orientation du gradient de l'image. Nous introduisons un système générique d'analyse de jonction. Le premier avantage de la procédure proposée est un critère pour la détection automatique de jonctions. Celui-ci permet de traiter des parties texturées de l'image dans lesquelles aucune détection n'est attendue. Deuxièmement, la méthode donne une caractérisation des jonction en L-, Y et en X, y compris un calcul précis de leur type, de leur localisation et de leur échelle. Contrairement aux approches classiques, la caractérisation de l'échelle ne repose pas sur un espace-échelle linéaire, et permet donc d'obtenir une bonne précision géométrique.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00682590 |
| Date | 18 March 2011 |
| Creators | Xia, Gui-Song |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0021 seconds