Le signal monogène couleur : théorie et applications, The Color Monogenic Signal : theory and applications

Guillaume Demarcq

Description

Sous la direction de Michel Berthier, Laurent Mascarilla
Thèse soutenue le 10 décembre 2010: La Rochelle
Dans cette thèse, une nouvelle représentation des images couleur basée sur une généralisation du signal analytique est introduite. En utilisant l'analogie entre les conditions de Cauchy-Riemann, qui définissent le caractère holomorphe d'une fonction, et l'équation de Dirac dans l'algèbre de Clifford R_{5,0}, un système d'équations dont la solution est le signal monogène couleur est obtenu. Ce signal est notamment basé sur des noyaux de Riesz ainsi que de Poisson 2D, et une représentation polaire, basée sur un produit géométrique, peut lui être associée. Les applications envisagées reposent majoritairement sur cette représentation polaire et sur les informations de couleur et de structures locales s'y rattachant. Des problématiques liées au flot optique couleur, à la segmentation couleur multi-échelle, au suivi d'objets couleur et à la détection de points d'intérêt sont abordées. En ce qui concerne le flot optique, nous nous intéressons à l'extraction du mouvement d'objets d'une certaine couleur en remplaçant la contrainte de conservation de l'intensité par une contrainte de conservation d'angles. Pour la segmentation, une méthode de détection de contours basée sur de la géométrie différentielle et plus particulièrement sur la première forme fondamentale d'une surface, est proposée afin de déterminer les contours d'objets d'une couleur choisie. Pour le suivi d'objets, nous définissons un nouveau critère de similarité utilisant le produit géométrique que nous insérons dans un filtrage particulaire. Enfin, nous resituons la définition du détecteur de Harris dans le cadre de la géométrie différentielle en faisant le lien entre ce dernier et une version relaxée du discriminant du polynôme caractéristique de la première forme fondamentale. Ensuite nous proposons une nouvelle version multi-échelle de ce détecteur en traitant le paramètre d'échelle comme une variable d'une variété de dimension 3.
-Algèbre de Clifford
-Signal monogène couleur
-Flot optique couleur
-Segmentation couleur
-Suivi d'objets couleur
-Points d'intérêt
In this thesis, a novel framework for color image processing is introduced based on the generalization of the analytic signal. Using the analogy between the Cauchy-Riemann conditions and the Dirac equation in the Clifford algebra R_{5,0}, a system of equations which leads to the color monogenic signal is obtained. This latter is based on the Riesz and 2D Poisson kernels, and a polar representation based on the geometric product can be associated to this signal. Some applications using color and local structure information provided by the polar representation are presented. Namely, color optical flow, color segmentation, color object tracking and points of interest are developed. Extraction of optical flow in a chosen color is obtained by replacing the brightness constancy assumption by an angle constancy. Edge detection is based on the first fundamental form from differential geometry in order to segment object in a predefined color. Object tracking application uses a new similarity criterion defined by geometric product of block of vectors. This latter is viewed as the likelyhood measure of a particle filter. Last part of the thesis is devoted to the definition of the Harris detector in the framework of differential geometry and a link between this definition and a relaxed version of the characteristic polynomial discriminant of the first fundamental form is given. In this context, a new scale-space detector is provided as the result of handling the scale parameter as a variable in a 3-manifold.
-Clifford algebra
-Color monogenic signal
-Color optical flow
-Color segmentation
-Color object tracking
-Points of interest
Source: http://www.theses.fr/2010LAROS319/document

Sujets

• Algèbre de Clifford

Informations

• Publié par: Thesee
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• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 20 Mo

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