Institut d'Électronique et de Télécommunications de Rennes
UMR CNRS 6164

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Analyse et interprétation d’images

Objectifs :

De nos jours, les développements tant technologiques qu’informatiques nous permettent de disposer de grands volumes de données dont notamment les banques d’images. Si cette profusion d’information s’avère être une richesse, il n’en reste pas moins qu’elle présente quelques préoccupations dont les principales et les plus fréquentes sont : le stockage, la transmission et bien-sûr l’interprétation.

La question de l’interprétation peut se présenter sous la forme suivante : "disposant d’une ou de plusieurs images d’une scène, comment procéder pour faciliter son appréhension". Dans l’espoir de trouver "un jour" une solution automatique, on a recours aux méthodes d’analyse d’images qui vont permettre de rehausser certaines propriétés du contenu. Souvent ce sont les propriétés et/ou les formes sous-jacentes dans l’image qui permettent au système visuel humain (SVH) de bien comprendre la scène dans une image et de l’interpréter. Or, en général, chaque méthode s’adapte plus ou moins bien à un type particulier du contenu (formes, contours, textures, couleurs...) et à un type d’image (optique, radar SAR...). Il s’avère donc utile et nécessaire de combiner un ensemble de ces informations (ou propriétés) pour renforcer l’intelligibilité du contenu afin de faciliter l’interprétation de la scène. La prise en compte de tous ces aspects nous amène alors à considérer l’information disponible sous une forme monodimensionnelle, 2D, 3D ou de séquence vidéo. Nos travaux de recherche se tournent, naturellement, vers l’analyse des images en se plaçant sous deux aspects :

  • analyse de type spatiale (analyse de textures) qui s’intéresse à la distribution des caractéristiques des textures dans l’image. La prise en compte de cet aspect de caractérisation permet ainsi de procéder à la segmentation d’une image en régions homogènes qui pourront, ensuite, être classifiées en leur associant une identité sémantique.
  • analyse de type mono-dimensionnelle (analyse pour la reconnaissance de formes) qui s’applique aux contours des objets dans une image, l’objectif étant de définir des descripteurs robustes permettant d’indexer efficacement des formes (ou objets) dans une image. Ceci permettra ainsi d’effectuer des recherches dans une base de données en se basant sur le contenu et la similarité.

Perspectives :

Le volume sans cesse croissant des données électroniques (images, texte...) induit une difficulté à retrouver rapidement et facilement les informations recherchées. Il devient donc nécessaire, voire obligatoire, de trouver des solutions automatiques ou semi-automatiques pour la recherche de l’information dans de grandes bases de données.

Nous chercherons donc à approfondir et améliorer nos méthodes d’analyse pour mettre en place des descripteurs efficaces et robustes pour l’indexation des images en vue d’une recherche par le contenu ou par similarité tout en nous plaçant dans le cadre des standards existants comme MPEG7. A moyen terme, l’intégration et l’adaptation de tels descripteurs dans un processus plus complet permettront de mettre en place un système de suivi d’objets dans une séquence d’images.


Animateur : Kidiyo Kpalma






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