Thèse de Sofiane Mihoubi

Dématriçage et classification d'images multi-spectrales

Les cameras multispectrales échantillonnent le spectre du visible et/ou de l'infrarouge selon des bandes spectrales étroites. Parmi les technologies disponibles, les cameras multispectrales snapshot équipées d'une mosaïque de filtres acquièrent des images brutes à cadence vidéo. Ces images brutes nécessitent un processus de dématriçage permettant d'estimer l'image multispectrale en pleine définition spatio spectrale. Dans ce manuscrit, nous examinons les méthodes de dématriçage multispectrale et proposons une nouvelle méthode basée sur l'utilisation d'une image panchromatique estimée directement à partir de l'image brute. De plus, nous mettons en évidence l'influence de l'illumination sur les performances de dématriçage, puis nous proposons des étapes de normalisation pre- et post-dématriçage rendant ce dernier robuste aux propriétés d'acquisition. Les résultats expérimentaux montrent que notre méthode fournit de meilleurs résultats que les méthodes classiques, et que les étapes de normalisation améliorent les performances de toutes les méthodes de l'état de l'art sur des images acquises sous différentes illuminations. Les images multispectrales peuvent être utilisées pour la classification de textures. Afin d'effectuer une analyse de texture, nous considérons les opérateurs basés sur les motifs binaires locaux, qui extraient les descripteurs de texture à partir d'images couleur. Nous étendons ces opérateurs aux images de texture multispectrale au détriment d'exigences de mémoire et de calcul accrues. Nous proposons alors de calculer les descripteurs de texture directement à partir d'images brutes, ce qui évite l'étape de dématriçage tout en réduisant la taille du descripteur. Pour cela, nous concevons un opérateur de modèle binaire local qui extrait conjointement les informations de texture spatiale et spectrale d'une image brute. Afin d'évaluer la classification sur des images multispectrales, nous avons proposé la première base de données multispectrales de textures proches dans les domaines spectraux du visible et du proche infrarouge. Des expériences approfondies sur cette base montrent que le descripteur proposé a à la fois un coût de calcul réduit et un pouvoir de discrimination élevé en comparaison avec les descripteurs classiques appliqués aux images dématriçées.

Jury

Ludovic MACAIRE, Université de Lille, Directeur de thèse Sylvie TREUILLET, Polytech'Orléans, Rapporteur Yannick BERTHOUMIEU, Université de Bordeaux, Rapporteur Christine FERNANDEZ-MALOIGNE, Université de Poitiers, Examinateur Olivier LOSSON, Université de Lille, Examinateur Benjamin MATHON, Université de Lille, Examinateur Pierre CHAINAIS, Centrale Lille, Examinateur Jean-Baptiste THOMAS, Université de Bourgogne, Examinateur

Thèse de l'équipe Imagerie Couleur soutenue le 22/11/2018