Multi-scale representation systems for indexing and restoring color medieval archives
Systèmes de représentation multi-échelles pour l'indexation et la restauration d'archives médiévales couleur
Résumé
Our work has been motivated by a practical problem aiming at seeking objects within images and in particular in image databases of medieval frescos. The developed tools will have to help the art historians in their daily work in enabling retrieving of similar images or objects in the group of the images they have. This study is consequently within the framework of content based image retrieval. In order to solve this problem, the traditional methods are ineffective because they characterize the images as a whole without taking the arrangement of the objects which composes them into account. Suggested method describes the image by a pyramidal graph. The images are considered to be made up complex objects in relationship. A algorithm computes several coherent segmentations isolating the objects and theirs parts. Then, the adjacency graphs of the various levels are linked in order to obtain the pyramidal graph of the image. Within this high-level representation structure, we characterize each region most correctly as possible using its color, its texture and its shape. Various algorithms are finally proposed to use these descriptions of the objects, the spatial and the pyramidal informations of the representation in order to determine the similarity between images or to detect similar objects within the database. Many experimental examples illustrate this manuscript and show that this approach is overall more powerful than the existing systems.
Nos travaux ont été motivés par un problème pratique visant à rechercher des objets au sein d'images et en particulier dans des bases d'images de fresques médiévales. Les outils développés devront aider les historiens de l'art dans leur travail quotidien en leur fournissant la possibilité de retrouver et de caractériser des images ou des objets similaires dans l'ensemble des images dont ils disposent. Cette étude se situe par conséquent dans le cadre de la recherche d'images par le contenu. Pour résoudre ce problème, les méthodes classiques sont inefficaces car elles caractérisent les images globalement sans prendre en compte l'arrangement des objets qui les compose. La méthode proposée décrit l'image par un graphe pyramidal considérant alors l'image composée d'objets complexes en relation les uns avec les autres. Un algorithme de segmentation multi-échelles génère un ensemble de partitions cohérentes entre elles isolant ainsi les objets puis leurs parties. Les graphes d'adjacence des différents niveaux sont alors liés les uns avec les autres pour obtenir le graphe pyramidal de l'image. Au sein de cette structure de représentation de haut-niveau, nous avons ensuite cherché à caractériser chaque région le plus correctement possible à partir de sa couleur, sa texture et sa forme. Divers algorithmes sont enfin proposés pour utiliser de manière combinée ces description des objets ainsi que l'information spatiale et pyramidale de la représentation pour déterminer la similarité entre images et détecter des objets semblables au sein de la base d'images. De nombreux exemples expérimentaux illustrent ce manuscrit et montrent que cette approche est globalement plus performante que les systèmes existants.
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