- EAN13
- 9782746282056
- Éditeur
- Hermès science publications
- Date de publication
- 11/06/2012
- Collection
- Traité IC2, série Signal et image
- Langue
- français
- Fiches UNIMARC
- S'identifier
Imagerie numérique
Avancées et perspectives pour la couleur
Guy Pujolle, Henri Maitre, Bernard Dubuisson, Hisham Abou-Kandil, Jean-Charles Pomerol
Hermès science publications
Traité IC2, série Signal et image
Livre numérique
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.
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.
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