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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 22/9 - 2003  - pp.1107-1138  - doi:10.3166/tsi.22.1107-1138
TITRE
Recherche d'images par régions d'intérêt : segmentation grossière rapide et description couleur fine

RÉSUMÉ

Les deux problèmes posés par un système de recherche d'images par régions sont la définition et la description automatiques de régions. Dans cet article nous présentons dans un premier temps une technique non supervisée de détection de régions grossières qui améliore leur spécificité visuelle. La segmentation est basée sur la classification de Distributions Locales de Couleurs Quantiées (ou LDQC pour Local Distribution of Quantized Colors). L'algorithme de classification par agglomération compétitive (CA) est utilisé. Il a l'avantage de déterminer automatiquement le nombre de classes. Puis, en considérant que la description d'une région doit être plus fine pour les régions que pour les images, nous proposons un descripteur de variabilité couleur de région : la Distribution Adaptative de Nuances de Couleurs (ou ADCS pour Adaptive Distribution of Colors Shades). Comparée aux descripteurs couleur existants, la haute résolution couleur de ADCS améliore la similarité perceptuelle des régions retrouvées. En conséquence, le système de recherche d'images par régions d'intérêt est plus intuitif.



ABSTRACT
The two major problems raised by a region-based image retrieval system are the automatic definition and description of regions. In this paper we first present a technique of unsupervised coarse detection of regions which improves their visual specificity. The segmentation scheme is based on the classification of Local Distributions of Quantized Colors (LDQC). The Competitive Agglomeration (CA) classification algorithm is used which has the advantage to automatically determine the number of classes. Then, considering that region description must be finer for regions than for images, we propose a region descriptor of fine color variability: the Adaptive Distribution of Color Shades (ADCS). Compared to existing color descriptors, the high color resolution of ADCS improves the perceptual similarity of retrieved regions. As a consequence, the proposed region-based image retrieval scheme is more efficient.


AUTEUR(S)
Julien FAUQUEUR, Nozha BOUJEMAA

Reçu le 13 juin 2002.    Accepté le 26 mars 2003.

MOTS-CLÉS
indexation et recherche d'image, segmentation, description couleur fine de région, classification, distribution de couleur.

KEYWORDS
image indexing and retrieval, segmentation, fine region color descriptor, classification, color distribution.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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