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Communication Dans Un Congrès Année : 2010

Ondelettes Quaternioniques pour la Classification de Textures

Raphaël Soulard
SIC
Philippe Carré
SIC

Résumé

This paper proposes a new texture classifier based on the Quaternionic Wavelet Transform (QWT). This recent transform separates the informations contained in the image better than a classical wavelet transform (DWT), and provides a multiscale image analysis which coefficients are 2D analytic, with one near-shift invariant magnitude and a phase, that is made of three angles. The interpretation and use of the QWT coefficients, especially the phase, are discussed, and we present a texture classifier using both the QWT magnitude and the QWT phase of images. Our classifier performs a better recognition rate than a standard wavelet based classifier.
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Dates et versions

hal-00462961 , version 1 (11-03-2010)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00462961 , version 1

Citer

Raphaël Soulard, Philippe Carré. Ondelettes Quaternioniques pour la Classification de Textures. 17ème Congrès Francophone de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA'10), Jan 2010, Caen, France. pp.222--229. ⟨hal-00462961⟩
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