Quantification des images couleur par un algorithme de classification crédibiliste
Résumé
Nous proposons un algorithme de quantification des images couleur fondé sur la théorie de l'évidence. Dans ce cadre, le problème de quantification est vu comme un problème de classification non supervisée dans l'espace couleur. Partant d'un nombre de classes égal au nombre de couleurs de l'image originale, l'algorithme de classification crédibiliste estime itérativement de nouvelles partitions crédales. L'originalité du travail présenté repose sur la définition d'un nouveau critère contrôlant la convergence de l'algorithme permettant ainsi d'obtenir le nombre de classes désiré. La nouvelle palette couleur est calculée à partir de la partition crédale obtenue à la convergence de l'algorithme. Cette approche de quantification couleur par une méthode de classification non supervisée présente l'intérêt d'être complètement indépendante de toute initialisation. La méthode de quantification proposée, comparée à des méthodes de quantification existantes a montré son efficacité. En particulier, les résultats en terme de distorsion vis-à-vis de l'image originale sont meilleurs que ceux obtenus avec les autres méthodes testées.