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Attributs de texture extraits d'images multispectrales acquises en conditions d'éclairage non contrôlées : application à l'agriculture de précision / Anis Amziane (2022)  

Public Titre : Attributs de texture extraits d'images multispectrales acquises en conditions d'éclairage non contrôlées : application à l'agriculture de précision Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anis Amziane, Auteur ; Ludovic Macaire, Directeur de thèse Editeur : Lille : Université de Lille Année de publication : 2022 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Lille, spécialité Automatique, Génie Informatique, Traitement du Signal et des Images Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] agriculture de précision [Termes IGN] bande spectrale [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] éclairage [Termes IGN] exitance spectrale [Termes IGN] extraction de la végétation [Termes IGN] rayonnement proche infrarouge [Termes IGN] reconnaissance d'objets [Termes IGN] réflectance végétale [Termes IGN] signature spectrale Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The main objective of this work is to develop an automatic recognition system of crop and weed plants in field conditions. In Chapter 2 we describe the formation of multispectral radiance images under the Lambertian surface assumption and the different devices that can be used to acquire such images. We then provide a detailed description of the multispectral camera used in this study. Because radiance multispectral images are acquired under varying illumination, we propose an original multispectral image formation model that takes the variation of illumination conditions into account. In chapter 3, we estimate the reflectance as an illumination-invariant spectral signature. First, we present state-of-the-art methods that can be used to estimate the reflectance from multispectral images. We then introduce the reference state-of-the-art method for reflectance estimation and de- scribe our proposed method for reflectance estimation under varying illumination. Chapter 4 focuses on estimated reflectance assessment. The quality of reflectance estimated by our method is evaluated against state-of-the-art methods, and its contribution to supervised crop/weed recognition is demonstrated. Chapter 5 addresses the dimension reduction issue. The acquired multispectral images are composed of a high number of spectral channels, whose analysis is memory and time consuming. Moreover, spectral bands associated to these channels may be redundant or contain highly correlated spectral information. Therefore, we select the best spectral bands for crop/weed classification and use them to specify a camera suited for crop/weed recognition.Chapter 6 deals with the problem of spatio-spectral feature extraction from multispectral images. We propose an approach that extracts both spatial and spectral information at reduced computation costs based on a CNN. Its contribution to crop/weed recognition is demonstrated. Note de contenu : 1- Introduction 2- Multispectral imaging 3- Reflectance estimation 4- Reflectance estimation assessment 5- dimension reduction 6- Raw textures features for crop/weed recognition Conclusion Numéro de notice : 24102 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Organisme de stage : Laboratoire Cristal (Lille) DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2022ULILB020 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102577

Imagerie numérique / Christine Fernandez-Maloigne (2012)

Public Titre : Imagerie numérique : avancées et perspectives pour la couleur Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Christine Fernandez-Maloigne, Éditeur scientifique ; Ludovic Macaire, Éditeur scientifique ; Frédérique Robert-Inacio, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Hermès - Lavoisier Année de publication : 2012 Collection : Traité IC2 - Signal et image Importance : 367 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-3205-1 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] chromatopsie [Termes IGN] compression d'image [Termes IGN] correction radiométrique [Termes IGN] image en couleur [Termes IGN] infographie [Termes IGN] profil ICC [Termes IGN] qualité d'image [Termes IGN] synthèse d'image Index. décimale : 35.20 Traitement d'image Résumé : (Editeur) Cet ouvrage collectif recense les dernières avancées dans le domaine de l'analyse automatique des images numériques couleur. Destiné aux chercheurs, ingénieurs R&D et étudiants en Master ou Doctorat, il constitue un état de l'art critique et le plus exhaustif possible sur les problématiques scientifiques soulevées par les différentes étapes constituant une chaîne de traitement des images couleur. Le filtrage et la segmentation des images fixes sont abordés par des techniques récentes telles que les outils morphologiques couleur, les équations aux dérivées partielles, l'algèbre quaternionique ou l'analyse de graphes. La caractérisation des textures couleur est traitée par la prédiction linéaire ou des descripteurs statistiques. La reconnaissance d'objets fixes ou en mouvement dans des vidéos couleur nécessite d'utiliser des attributs invariants aux conditions d'éclairage. Une attention particulière a été apportée aux espaces couleur, et notamment ceux séparant la luminance de la chrominance. Note de contenu : 1 : Colorimétrie et physiologie : la spécification LMS 2 : La constance chromatique 3 : Les Modèles d'Apparence Couleur 4 : Rendu et synthèse d'images 5 : Technologie des capteurs d'images 6 : Du capteur à l'image couleur 7 : Gestion des couleurs sur écrans 8 : Couleur et compression d'images 9 : Protection des images couleur 10 : Approches d'évaluation de la qualité Numéro de notice : 22042 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=41880