4- Maxima d'ondelettes couleur

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/2438
Title: 4- Maxima d'ondelettes couleur
Author: CARRE, P.
Abstract: Dans cet article, nous proposons un schéma de représentation multiéchelle pour les images couleur utilisant les maxima d'ondelettes. Les maxima d'ondelettes constituent une décomposition en contours multiéchelle, qui peut être traitée par les techniques classiques d'études de contour, mais qui possède la propriété d'être empiriquement inversible. Nous proposons d'adapter cette représentation aux images couleur. Pour cela, nous calculons la décomposition en gradient multiéchelle couleur suivant une approche marginale. Ensuite, en utilisant les définitions classiques des contours couleur à partir du gradient, une représentation couleur multiéchelle est définie qui illustre l'évolution des contours couleur à travers les échelles. En appliquant l'algorithme itératif d'inversion de Mallat, nous proposons deux reconstructions possibles : une image en niveaux de gris qui caractérise les différents contours détectés et une image couleur qui peut constituer le résultat d'un débruitage si la représentation en maxima d'ondelettes a été au préalable seuillée. Enfin, nous proposons d'intégrer dans la représentation en maxima des algorithmes de segmentation région couleur, ceci afin de fournir une sélection des contours plus robustes. Cette dernière étape est illustrée dans le cadre de la restauration de données couleur bruitées.
Description: In this article, we propose a representation scheme based on wavelet maxima for color images representation. Wavelet maxima constitute a multi-scale edge decomposition which can be processed using classic techniques of contour study but which have the property of being empirically inversable. We propose to adapt this representation to color images. For this, we extend the multi-scale gradient decomposition. Then, by using classical definitions of the color edges, a color maxima wavelet representation is defined, which shows the edge evolution through the scales. By applying Mallat's iterative reconstruction algorithm, two reconstructions are presented: a grayscale image that gives information about the edge detected in the color space and a color image that can constitute the result of a denoising algorithm. Finaly, we propose to introduce segmentation based region to this new representation in order to obtain a more robust edge selection. This strategy is illustrated with denoising application.
Subject: Ondelettes, Contour multiéchelle, Segmentation couleur; Wavelet, Multiscale edge, Color segmentation
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 2004

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