De nouveaux descripteurs de Fourier géométriques pour l'analyse d'images couleur

Cet article s'appuie sur deux developpements recents de methodes bien referencees : – Une transformee de Fourier pour les images couleur construite dans le cadre des algebres geometriques [1]. – Des descripteurs de Fourier dits generalises definis a partir des representations du groupe des deplacements du plan [15]. Le but est de proposer de nouveaux descripteurs de Fourier couleur parametres par un bivecteur qui joue le role de plan d'analyse dans un espace colorimetrique. Nous discutons de la pertinence de ces descripteurs sur les bases COIL-100 et color FERET en les comparant entre autres a l'approche marginale utilisee dans [15]. En particulier, nous etudions l'influence du choix du plan d'analyse et en proposons une interpretation. Les descripteurs construits se revelent etre plus compacts et de complexite algorithmique moindre pour des meilleures performances de classification.

[1]  Anil K. Jain,et al.  Data clustering: a review , 1999, CSUR.

[2]  Chih-Jen Lin,et al.  LIBSVM: A library for support vector machines , 2011, TIST.

[3]  Roland T. Chin,et al.  On image analysis by the methods of moments , 1988, Proceedings CVPR '88: The Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

[4]  Harry Wechsler,et al.  The FERET database and evaluation procedure for face-recognition algorithms , 1998, Image Vis. Comput..

[5]  Thomas Batard,et al.  Clifford-Fourier Transform for Color Image Processing , 2010, Geometric Algebra Computing.

[6]  David G. Lowe,et al.  Object recognition from local scale-invariant features , 1999, Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision.

[7]  Hashem Tamimi,et al.  Retrieving Objects Using Local Integral Invariants , 2006, CIVR.

[8]  Miroslaw Pawlak,et al.  On Image Analysis by Moments , 1996, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell..

[9]  M. Teague Image analysis via the general theory of moments , 1980 .

[10]  L. Lebart,et al.  Statistique exploratoire multidimensionnelle , 1995 .

[11]  David Hestenes,et al.  New algebraic tools for classical geometry , 2001 .

[12]  Guojun Lu,et al.  Shape-based image retrieval using generic Fourier descriptor , 2002, Signal Process. Image Commun..

[13]  Stephen J. Sangwine,et al.  Hypercomplex Fourier Transforms of Color Images , 2001, IEEE Transactions on Image Processing.

[14]  Jean-Paul Gauthier,et al.  Generalized Fourier Descriptors with Applications to Objects Recognition in SVM Context , 2007, Journal of Mathematical Imaging and Vision.

[15]  Ming-Kuei Hu,et al.  Visual pattern recognition by moment invariants , 1962, IRE Trans. Inf. Theory.

[16]  Faouzi Ghorbel,et al.  Robust and Efficient Fourier-Mellin Transform Approximations for Gray-Level Image Reconstruction and Complete Invariant Description , 2001, Comput. Vis. Image Underst..

[17]  Sameer A. Nene,et al.  Columbia Object Image Library (COIL100) , 1996 .