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Séminaire du jeudi 19/05/2016

Date: 
Jeudi, Mai 19, 2016 - 14:00
localisation: 
IMB

Orateur : Edoardo Provenzi

Affiliation : Université Paris Descartes

Titre : Propriétés spatio-chromatiques des images naturelles

Résumé : Dans le séminaire, je vais présenter un travail fait en collaboration avec Julie Delon, Yann Gousseau et Baptiste Mazin dans lequel on montre que deux hypothèses très simples permettent d’expliquer pourquoi les matrices de covariance des images en couleur se décomposent dans une base correspondant au produit tensoriel entre une base de Fourier et des canaux couleur antagonistes. La première hypothèse est la stationnarité au second ordre, la deuxième est la commutativité entre les matrices de corrélation couleur. La validité de ces hypothèses est étudiée sur deux grandes bases de données d’images. Un résultat qu'on a obtenu pendant l'étude c'est que la covariance spatio-chromatique décroit exponentiellement et non comme une loi en puissance.
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Orateur : Ngo Phuc

Affiliation : LORIA

Titre : Couverture tangentielle adaptative pour des courbes discrètes bruités et applications en analyse d'image

Résumé : La couverture tangentielle est un outil permettant d'étudier les caractéristiques géométriques des courbes discrètes. Elle permet notamment d'obtenir des estimateurs de longueurs, de tangentes, de courbures, etc. La couverture tangentielle se définit à partir de la décomposition de la courbe en segments maximaux. Cependant, elle n'est pas adapté aux contours bruités.

Dans cet exposé, je présente une extension de la couverture tangentielle adaptée à l'étude des courbes bruitées : la couverture tangentielle adaptative. Cette extension repose sur deux notions : (1) les segments flous, des segments maximaux avec une épaisseur fixée, et (2) l'épaisseur significative, un estimateur local du bruit en chaque point de la courbe, qui permet de déterminer l'épaisseur pour les segments flous.
Je présenterai deux applications de la couverture tangentielle adaptative pour la détection des points dominants et pour la décomposition en arcs de cercles et segments de courbes discrètes. Les résultats expérimentaux démontrent l'efficacité de cette nouvelle notion pour les courbes bruitées.