Footnote:
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Description:
La thématique générale de cette thèse était la caractérisation paramétrique et stochastique de textures couleur. En traitement d'image, le terme « texture » renvoie de façon générale à toutes les propriétés structurelles d'une image, sa régularité, ses motifs, sa granulosité etc. L'objectif de l'analyse de texture est de caractériser numériquement ces propriétés, notamment à l'aide de modélisations déterministes ou stochastiques. Actuellement, on a souvent recours aux statistiques du second ordre pour caractériser les textures, mais celles-ci se révèlent souvent insuffisantes pour décrire leur structure locale. L'objectif de la thèse était donc une caractérisation plus précise des textures, en s’appuyant sur des techniques issues du traitement du signal, des probabilités et de l’identification des systèmes. Une attention particulière a été portée au traitement de la couleur. Un premier axe de recherche a consisté en l’utilisation d’algorithmes d’identification de modèle afin de reconstruire les parties manquantes de textures couleur structurellement homogènes. Les paramètres du modèle étaient extraits des zones connues de la texture, puis un morceau de texture d’aspect similaire mais non directement copié des données disponibles était généré à partir de cette estimation afin de combler la zone masquée. Un des atouts essentiels du modèle utilisé était son traitement des trois canaux couleur de l’image comme un vecteur dynamique et non trois signaux scalaires indépendants. En effet, nos résultats ont montré que cette approche vectorielle avait un impact direct sur la qualité de la reconstruction de la couleur. Si cette approche a fourni des résultats pertinents dans la complétion de texture, elle ne parvenait qu’à capter la dynamique générale de l’image et échouait à en extraire sa structure locale. C’est ce qui a motivé l’utilisation de l’outil monogène, dont les mesures d’énergie, structure et orientation locales avaient déjà fait leurs preuves dans des domaines tels l’interférométrie, la démodulation ...