FR2798748A1 - Procede de description de texture et procede d'extraction basee sur la texture dans le domaine frequenciel - Google Patents

Procede de description de texture et procede d'extraction basee sur la texture dans le domaine frequenciel Download PDF

Info

Publication number
FR2798748A1
FR2798748A1 FR0008909A FR0008909A FR2798748A1 FR 2798748 A1 FR2798748 A1 FR 2798748A1 FR 0008909 A FR0008909 A FR 0008909A FR 0008909 A FR0008909 A FR 0008909A FR 2798748 A1 FR2798748 A1 FR 2798748A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
texture
image
detail
values
extracting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
FR0008909A
Other languages
English (en)
Other versions
FR2798748B1 (fr
Inventor
Munchurl Kim
Jin Woong Kim
Yong Man Ro
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Electronics and Telecommunications Research Institute ETRI
Original Assignee
Electronics and Telecommunications Research Institute ETRI
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Electronics and Telecommunications Research Institute ETRI filed Critical Electronics and Telecommunications Research Institute ETRI
Publication of FR2798748A1 publication Critical patent/FR2798748A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of FR2798748B1 publication Critical patent/FR2798748B1/fr
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
    • G06T7/42—Analysis of texture based on statistical description of texture using transform domain methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5862—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using texture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
    • G06V10/431—Frequency domain transformation; Autocorrelation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G06V10/7515—Shifting the patterns to accommodate for positional errors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Procédé de description de texture dans des domaines fréquenciels et procédé d'extraction basée sur la texture utilisant ce dernier, dans lequel des signaux d'image sont transformés en signaux dans un domaine fréquenciel du système de coordonnées polaires, comprenant une première étape de production d'un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape d'extraction de valeurs de détails de texture de l'image des canaux de détails respectifs; et une troisième étape de constitution d'un descripteur de texture de l'image sous une forme vectorielle en utilisant les valeurs de détails de texture extraites des canaux de détails respectifs de l'agencement de fréquences, satisfaisant toutes les conditions d'extraction telles qu'une invariabilité d'échelle, de rotation et d'intensité, donnant une fonctionnalité de survol d'extraction.

Description

PROCEDE DE DESCRIPTION DE TEXTURE ET PROCEDE
D'EXTRACTION BASEE SUR LA TEXTURE DANS LE DOMAINE
FREOUENCIEL
La présente invention se rapporte à un procédé de
description de texture d'une image, et plus
particulièrement, à un procédé de description d'une
texture d'image dans le domaine fréquenciel, dans lequel des signaux d'image sont transformés en signaux dans un domaine fréquenciel du système de coordonnées
polaires pour extraire des détails de texture.
Egalement, la présente invention se rapporte à un procédé d'extraction basée sur la texture d'images
indexées par le procédé de description de texture.
Les informations sur la texture d'une image sont une des caractéristiques visuelles les plus importantes de l'image et ainsi, ont été étudiées avec les informations sur la couleur depuis longtemps. Ces informations sur la texture d'une image sont généralement utilisées comme un descripteur visuel de bas niveau important dans l'indexation basée sur le contenu et dans l'abstraction de données image ou vidéo. De plus, la texture d'image constitue des informations très importantes utilisées pour l'extraction d'une image particulière dans un album électronique ou pour une extraction basée sur le contenu dans une base de données de tuiles ou de textiles. Jusqu'à maintenant, les valeurs des détails étaient principalement calculées dans le domaine temporel ou dans le domaine fréquenciel pour extraire un détail de texture de l'image. Plus particulièrement, le procédé d'extraction des détails de texture dans le domaine fréquenciel était connu comme étant approprié pour décrire des informations sur la texture d'image de différents types. L'extraction de détails de texture dans le domaine fréquenciel peut être effectuée dans le
système de coordonnées cartésiennes ou polaires.
De manière classique, le système de coordonnées cartésiennes a été largement utilisé pour l'extraction
d'un détail de texture dans le domaine fréquenciel.
Un document intitulé "Texture Features For Browsing And Retrieval Of Image Data", rédigé par B. S. Manjunath et W. Y. Ma est publié dans le "IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence", vol. 18, nO 8, en août 1996, dans lequel un procédé de division du domaine fréquenciel du système de coordonnées cartésiennes basé sur un HVS (Système Visuel Humain), de filtrage d'une image dans les canaux respectifs par des filtres Gabor puis d'extraction des déviations moyenne et standard par rapport aux canaux respectifs en tant que détails de
texture de l'image a été décrit.
Cependant, le procédé de description de la texture
d'image n'est pas approprié dans le domaine fréquenciel du système de coordonnées cartésiennes pour le HVS et induit une mauvaise performance dans des images de
texture pertinentes.
Pour résoudre le problème du procédé de
description de la texture d'image dans le domaine
fréquenciel du système de coordonnées cartésiennes, un
document sur le procédé de description de la texture
d'image dans le domaine fréquenciel du système de coordonnées polaires a été publié, dans lequel les informations sur la texture dans le domaine fréquenciel sont calculées dans le système de coordonnées cartésiennes. Dans le document intitulé "Rotation-invariant TextUre Classification using a complete Space Frequency Model", rédigé par B. S. Manjunath et George M. Haley et publié dans le "IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence", vol. 8, nO 2, en février 1999, un procédé de division d'un espace de fréquences du système de coordonnées polaires basé sur un HVS, (Système Visuel Humain) puis d'extraction de 9 valeurs de détails utilisant un filtre Gabor conçu pour
convenir à des canaux respectifs, et de description de
la texture d'image utilisant les valeurs de détails
extraites de tous les canaux, a été décrit.
Cependant, dans ce procédé, la même conception d'un ensemble de filtres Gabor est utilisée pour extraire différents types de détails de texture dans le
domaine fréquenciel.
Par conséquent, la présente invention est conçue
pour résoudre les problèmes mentionnés ci-dessus.
Un objectif de la présente invention est de
proposer un procédé de description de texture dans un
domaine fréquenciel, approprié pour un HVS, dans lequel les détails de texture d'image sont calculés et indexés
dans un domaine fréquenciel.
L'autre objectif de la présente invention est de proposer un procédé d'extraction basée sur la texture en utilisant des détails de 'texture calculés dans le domaine fréquenciel du système de coordonnées polaires, dans lequel des images similaires dans différentes variations, telles que différentes rotations ou échelles ou intensité d'élément d'image, sont extraites en comparant un descripteur de texture d'interrogation avec un descripteur de texture de données produit par
le procédé de description de texture en prenant en
compte ces variations.
Les objectifs ci-dessus peuvent être atteints par
un procédé de description de texture dans le domaine
fréquenciel du système de coordonnées polaires selon la
présente invention. Le procédé de description de
texture comprend une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant ledit domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture de ladite image desdits canaux de détails respectifs; et une troisième étape consistant à constituer un descripteur de texture sous une forme vectorielle en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites desdits canaux de détails
respectifs dans ledit agencement de fréquences.
Il est préférable que ladite première étape consiste à produire ledit agencement de fréquences sur la base d'un HVS (Système Visuel Humain), et que ledit domaine fréquenciel dans ladite première étape soit celui du système de coordonnées cartésiennes ou du
système de coordonnées polaires.
Il est préférable encore que ladite première étape comprenne une étape secondaire consistant à produire différents agencements de fréquences pour différents types de détails de texture, à savoir chaque type de détail de texture pour son agencement de fréquences respectif. Il est préférable encore que ladite première étape comprenne une étape secondaire consistant à affecter un
poids ou une priorité aux canaux respectifs.
Egalement, il est préférable que ladite deuxième étape comprenne une première étape secondaire consistant à transformer par une transformation de Radon ladite image; une deuxième étape secondaire consistant à transformer par une transformation de Fourier ladite image transformée par une transformation de Radon; et une troisième étape secondaire consistant à extraire lesdites valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de
Fourier desdits canaux de détails respectifs.
Il est préférable encore que ladite troisième étape secondaire consiste à extraire au moins des valeurs de déviation d'énergie et/ou des valeurs
d'énergie dans lesdits canaux de détails respectifs.
Ici, il est préférable encore qu'un agencement de fréquences pour obtenir lesdites valeurs d'énergie et qu'un agencement de fréquences pour obtenir ladite valeur de déviation d'énergie soient préparés de façon séparée pour extraire différents types d'une texture d'image, et que ledit agencement de fréquences pour obtenir lesdites valeurs d'énergie divise ledit domaine fréquenciel à des intervalles de 21 (0 < 1 < log2(N/2)-l) octaves dans une direction radiale et à des intervalles de "180 / définition de division" dans une direction angulaire. L'agencement de fréquences pour obtenir lesdites valeurs de déviation d'énergie divise ledit domaine fréquenciel aux mêmes intervalles dans une direction radiale et à des intervalles de "180 / définition de division" dans une direction
angulaire.
Il est préférable que ladite troisième étape consiste à trouver un axe de référence de rotation de ladite image en utilisant lesdites informations sur la texture d'image, à faire tourner ledit agencement de fréquences en se référant audit axe de référence de rotation, puis à extraire ledit descripteur de texture d'image de ladite image. Ici, l'axe de référence de rotation est fixé pour être un axe dans une direction radiale, dans lequel l'énergie ou l'entropie ou une composante périodique est la plus distribuée -. en transformant par une transformation de Radon ladite image. De préférence, ladite troisième étape consiste à transformer par une transformation de Fourier ladite image pour trouver un point de référence radial, à normaliser ladite image transformée par une transformation de Fourier en se référant audit point de référence, puis à décrire ledit descripteur de texture en utilisant lesdites valeurs normalisées de ladite image transformée par une transformation de Fourier. Ici, le point de référence radial est fixé en trouvant un arc dans lequel l'énergie ou l'entropie ou une composante périodique de ladite image transformée par une transformation de Fourier éloignée de la même distance de l'origine dans ledit domaine fréquenciel est la plus distribuée, et en fixant un rayon dudit arc
trouvé en tant que point de référence radial.
Il est préférable que le procédé de description de
la texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la présente invention comprenne en outre une quatrième étape consistant à extraire des informations d'intensité de ladite image pour ajouter lesdites
informations d'intensité audit descripteur de texture.
Egalement, selon la présente invention, un support d'enregistrement pouvant être lu par ordinateur enregistrant un programme pour réaliser un procédé de
description de texture dans un domaine fréquenciel est
prévu. Le programme exécute une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant ledit domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture de ladite image en transformant par une transformation de Radon ladite image dans lesdits canaux de détails respectifs, en transformant par une transformation de Fourier ladite image transformée par une transformation de Radon, et en extrayant des valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de Fourier de canaux de détails respectifs; et une troisième étape consistant à constituer un descripteur de texture de ladite image sous une forme vectorielle en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites desdits canaux
de détails respectifs.
Egalement, selon la présente invention, un procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images est prévu. Le procédé comprend une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture desdites images dans lesdits canaux de détails respectifs; une troisième étape consistant à constituer les descripteurs de texture desdites images sous des formes vectorielles en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites dans lesdits canaux de détails respectifs dudit agencement de fréquences; et une quatrième étape consistant à indexer lesdits descripteurs de texture respectifs desdites images dans ladite base de données. La première étape comprend une première étape secondaire consistant à produire les agencements de fréquences respectifs pour des types de détails de texture en divisant le domaine fréquenciel en ensembles respectifs de canaux de détails; et une seconde étape secondaire consistant à extraire lesdites valeurs de détails de texture de chaque type pour lesdites images dans lesdits canaux de détails desdits agencements de
fréquences respectifs.
Il est préférable que ladite seconde étape secondaire comprenne une première étape consistant à extraire des valeurs d'énergie d'un type de détail de texture pour lesdites images dans lesdits canaux de détails de l'agencement de fréquences correspondant pour ledit type de détail d'énergie; et une seconde étape consistant à extraire des valeurs de déviation d'énergie d'un type de détail de texture pour lesdites images dans lesdits canaux de détails de l'agencement de fréquences correspondant pour ledit type de détail de déviation d'énergie. Egalement, il est préférable que ladite troisième étape comprenne une première étape secondaire consistant à constituer des descripteurs de texture desdites images avec lesdites valeurs d'énergie et valeurs de déviation d'énergie sous une forme vectorielle; et une seconde étape secondaire consistant à ajouter les valeurs de déviation moyenne et standard desdites images dans chacun desdits
descripteurs de texture desdites images.
De préférence encore, la deuxième étape comprend l'extraction de valeurs d'énergie et de valeurs de déviation d'énergie en tant que détails de texture pour lesdites images dans lesdits canaux de détails dudit
agencement de fréquences.
De préférence encore, la première étape secondaire comprend une étape consistant à produire, sur la base d'un HVS, au moins plus d'un agencement de fréquences pour lequel chaque agencement de fréquences est utilisé pour extraire des valeurs de détails de chaque type de détail; et une étape consistant à affecter un poids ou une priorité à des canaux respectifs desdits
agencements de fréquences.
De plus, il est préférable que la seconde étape secondaire comprenne une étape consistant à transformer par une transformation de Radon les images entrées; une étape consistant à transformer par une transformation de Fourier ladite image transformée par une transformation de Radon; et une étape consistant à extraire des valeurs de détails de ladite image transformée par une transformation de Fourier dans lesdits canaux de détails respectifs dudit agencement de fréquences. L'étape consistant à extraire des valeurs de détails de ladite image transformée par une transformation de Fourier consiste à extraire au moins des valeurs d'énergie ou des valeurs de déviation d'énergie desdits canaux de détails respectifs dudit
agencement de fréquences.
En outre, un procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la présente invention est prévu. Le procédé comprend une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails pour une extraction de détails d'une image d'interrogation entrée; une deuxième étape consistant à extraire un descripteur de texture d'interrogation de ladite image d'interrogation lorsque ladite image d'interrogation est entrée; une troisième étape consistant à lire un descripteur de texture depuis ladite base de données; une quatrième étape consistant à mesurer une distance entre ledit descripteur de texture de ladite image de texture entrée et ledit descripteur de texture lu depuis ladite base de données; une cinquième étape consistant à mesurer des distances pour ledit descripteur de texture de ladite image entrée avec tous les ou une partie des descripteurs de texture dans ladite base de données; et une sixième étape consistant à ordonner la similarité pour ledit descripteur de texture avec lesdits descripteurs de texture dans ladite base de
données en utilisant lesdites distances mesurées.
Il est préférable que lorsqu'un appariement sans variation de rotation de ladite image est considéré, ladite cinquième étape comprenne une première étape secondaire consistant à mesurer des distances entre un descripteur de texture prélevé de ladite base de données et ledit descripteur de texture d'interrogation en décalant les valeurs de détails dudit descripteur de texture d'interrogation dans des directions angulaires dans les positions correspondantes o les valeurs de détails décalées sont supposées être extraites lorsque ladite image d'interrogation effectue une rotation; une deuxième étape secondaire consistant à mesurer les distances entre ledit descripteur de texture de ladite image de texture entrée avec ledit descripteur de texture mémorisé dans ladite base de données pour tous les angles de rotation; et une troisième étape secondaire consistant à déterminer comme ladite distance la distance minimale entre ledit descripteur de texture de ladite image de texture entrée et ledit descripteur de texture mémorisé dans ladite base de
données pour tous les angles de rotation.
En outre, il est préférable que, lorsqu'un appariement sans variation d'échelle de ladite image est considéré, ladite cinquième étape comprenne une première étape secondaire consistant à former au moins une image zoomée vers l'avant et/ou une image zoomée vers l'arrière à partir de ladite image d'interrogation et à extraire lesdits descripteurs de texture d'interrogation d'images zoomées vers l'avant et/ou zoomées vers l'arrière de ladite image d'interrogation; une deuxième étape secondaire consistant à mesurer les distances entre lesdits descripteurs de texture d'interrogation d'images zoomées vers l'avant et/ou zoomées vers l'arrière et dudit descripteur de texture de données dans ladite base de données; et une troisième étape secondaire consistant à déterminer en tant que distance la distance minimale desdites distances entre ledit descripteur de texture dans ladite base de données et Il ledit descripteur de texture desdits descripteurs de texture d'interrogation à des valeurs d'échelle différentes. Ici, il est préférable que ledit descripteur de texture d'interrogation et ledit descripteur de texture dans ladite base de données comprennent un axe de référence de rotation, un point de référence radial et des déviations moyenne et standard d'intensités d'image de texture, respectivement. Il est préférable encore que, lorsque l'invariabilité de rotation dudit descripteur de texture d'interrogation est considérée, ladite cinquième étape consiste à aligner ledit descripteur de texture de ladite image d'interrogation et ledit descripteur de texture dans ladite base de données en
se référant à des angles de rotation donnés.
De plus, il est préférable que lesdits axes de référence de rotation soient fixés pour être les axes radiaux dans lesquels une énergie, une entropie ou une composante périodique est la plus distribuée dans une transformation de Fourier desdites images transformées
par une transformation de Radon.
De préférence, lorsqu'un appariement sans variation d'intensité dudit descripteur de texture d'interrogation est considéré, ladite cinquième étape consiste à exclure une valeur moyenne dudit descripteur de texture d'interrogation et dudit descripteur de texture dans ladite base de données et à mesurer une
distance entre lesdits deux descripteurs de texture.
De préférence encore, lorsqu'un appariement sans variation d'échelle de ladite image de texture d'interrogation est considéré, ladite cinquième étape comprend une première étape secondaire consistant à fusionner lesdites valeurs de détails des canaux voisins dans des directions radiales pour lesdits deux descripteurs de texture devant être comparés ou à décaler. des valeurs de détails desdits deux descripteurs de texture dans des directions radiales selon un point de référence radial; et une seconde étape secondaire consistant à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec des valeurs de détails fusionnées dans des canaux de détails voisins ou avec des valeurs de détails décalées
dans des canaux de détails voisins.
Ici, ledit point de référence radial est de préférence fixé en trouvant un arc dans lequel l'énergie ou l'entropie ou une composante périodique de ladite image transformée par une transformation de Fourier éloignée de la même distance de l'origine dans ledit domaine fréquenciel est la plus distribuée, et en fixant un rayon dudit arc trouvé en tant que point de
référence radial.
De préférence encore, lorsque des appariements sans variation d'échelle et sans variation de rotation sont considérés simultanément, ladite cinquième étape comprend une première étape secondaire consistant à fusionner lesdites valeurs de détails des canaux voisins dans des directions radiales pour lesdits deux descripteurs de texture devant être comparés ou à décaler des valeurs de détails desdits deux descripteurs de texture dans des directions radiales en se référant à un point de référence radial; une deuxième étape secondaire consistant à décaler des valeurs de détails desdits deux descripteurs de texture dans des directions angulaires dans les positions correspondantes o les valeurs de détails décalées sont supposées être extraites en se référant à un point de rotation; et une troisième étape secondaire consistant à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec des valeurs de détails de canaux de détails voisins fusionnées dans des directions radiales
puis décalées dans des directions angulaires.
Un support d'enregistrement pouvant être lu par ordinateur enregistrant un programme pour extraire une image de données similaire à une image d'interrogation quelconque dans un ordinateur selon la présente invention est prévu. Le programme exécute les étapes suivantes: une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à, lorsque les images devant être mémorisées dans une base de données sont données, extraire des valeurs de détails de texture de ladite image de données dans lesdits canaux de détails respectifs, puis extraire et mémoriser un descripteur de texture de données de ladite image de données en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites; une troisième étape consistant à, lorsque ladite image d'interrogation est entrée, extraire des valeurs de détails de texture de ladite image d'interrogation dans lesdits canaux de détails respectifs, et extraire un descripteur de texture d'interrogation de ladite image d'interrogation en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites; une quatrième étape consistant à apparier ledit descripteur de texture de données avec ledit descripteur de texture d'interrogation et à mesurer une distance entre deux descripteurs de texture, et une cinquième étape consistant à déterminer une similarité entre lesdites deux images au moyen de ladite distance
entre lesdits deux descripteurs de texture.
Egalement, un procédé d'extraction basée sur la texture d'une image de données similaire à une image d'interrogation dans un domaine fréquenciel selon la présente invention est prévu. Le procédé comprend une première étape consistant à extraire et à mémoriser un descripteur de texture comprenant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation d'images devant être mémorisées dans une base de données; une deuxième étape consistant à extraire un descripteur de texture d'interrogation comprenant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation de ladite image d'interrogation lorsque ladite image d'interrogation est entrée; une troisième étape consistant à aligner l'angle de rotation entre ledit descripteur de texture de données et ledit descripteur de texture d'interrogation selon lesdites informations sur la rotation desdits deux descripteurs de texture; une quatrième étape consistant à apparier lesdits deux descripteurs de texture et à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec des angles de rotation alignés entre lesdits deux descripteurs de texture; et une cinquième étape consistant à déterminer une similarité entre lesdites deux images au moyen de ladite distance entre lesdits
deux descripteurs de texture.
Il est préférable que ladite étape consistant à extraire ledit descripteur de texture dans lesdites première et deuxième étapes comprenne une première étape secondaire consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails de manière à extraire une valeur de détail respective; une deuxième étape secondaire consistant à extraire des valeurs de détails de texture desdites images dans lesdits domaines fréquenciels divisés respectifs; et une troisième étape secondaire consistant à constituer un descripteur de texture de ladite image sous une forme vectorielle en utilisant lesdites valeurs de détails extraites dans lesdits canaux de fréquences respectifs dudit
agencement de fréquences.
Il est préférable encore que ladite étape consistant à extraire lesdites informations sur la rotation desdites images dans lesdites première et deuxième étapes comprenne une première étape secondaire consistant à trouver une direction dans laquelle l'énergie est bien distribuée dans la transformation de Fourier de ladite image entrée; une deuxième étape secondaire consistant à produire un agencement de fréquences en utilisant ladite direction en tant qu'axe de référence; et une troisième étape consistant à ajouter lesdites informations sur la rotation dudit agencement de fréquences audit descripteur de texture
de ladite image.
Il est préférable encore que ladite première étape secondaire dans ladite étape consistant à extraire ledit descripteur de texture comprenne une étape consistant à produire au moins un agencement de fréquences en considération d'un HVS; et une étape consistant à donner un poids ou une priorité à des canaux de détails respectifs desdits agencements de fréquences. De préférence, ladite deuxième étape secondaire dans ladite étape consistant à extraire ledit descripteur de texture comprend une étape consistant à transformer par une transformation de Radon ladite image entrée; une étape consistant à transformer par une transformation de Fourier ladite image transformée par une transformation de Radon; et une étape consistant à extraire lesdites valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de Fourier par rapport audit agencement de fréquences respectif, et il est préférable que l'étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de Fourier consiste à extraire au moins des valeurs d'énergie ou des valeurs de déviation
d'énergie dans lesdits canaux de détails respectifs.
Un support d'enregistrement pouvant être lu par ordinateur enregistrant un programme pour extraire une image de données similaire à une image d'interrogation dans un ordinateur selon la présente invention est prévu. Le programme exécute une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant un domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à produire et à mémoriser un descripteur de texture de données en extrayant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation de ladite image de données desdits canaux de détails respectifs lorsqu'une image devant être mémorisée dans une base de données est donnée; une troisième étapeconsistant à produire un descripteur de texture d'interrogation en extrayant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation de ladite image d'interrogation desdits canaux de détails respectifs lorsque ladite image d'interrogation est entrée; une quatrième étape consistant à aligner les angles de rotation entre lesdits deux descripteurs de texture de données en utilisant lesdites informations sur la rotation dudit descripteur de texture de données et lesdites informations sur la rotation dudit descripteur de texture d'interrogation; une cinquième étape consistant à apparier lesdits deux descripteurs de texture et à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec lesdits angles de rotation alignés entre lesdits deux descripteurs de texture; et une sixième étape consistant à déterminer une similarité entre lesdites deux images au moyen de ladite distance entre lesdits deux descripteurs de texture. Les modes de réalisation de la présente invention vont être expliqués en se référant aux dessins annexés, dans lesquels: la figure 1 est un organigramme servant à
illustrer un procédé de description de texture dans un
domaine fréquenciel selon un mode de réalisation de la présente invention; la figure 2 est un dessin servant à illustrer le théorème général de la Tranche Centrale; la figure 3 est un dessin servant à illustrer une structure d'échantillonnage de fréquences dans le domaine fréquenciel utilisant une transformation de Radon; la figure 4 est un dessin servant à montrer un agencement de fréquences utilisé pour extraire des valeurs moyennes dans des canaux de fréquences respectifs dans la présente invention; et la figure 5 est un dessin servant à montrer un agencement de fréquences utilisé pour extraire des valeurs de déviation d'énergie dans des canaux de
fréquences respectifs dans la présente invention.
Les objectifs ci-dessus, ainsi que d'autres objectifs, particularités et avantages de la présente invention seront mieux compris à la lecture de la
description qui suit, prise en relation avec les
dessins annexes.
Maintenant, un mode de réalisation de la présente invention va être décrit en détail en se référant aux
dessins.
La figure 1 montre un organigramme servant à
illustrer un procédé de description de texture dans un
domaine fréquenciel selon la présente invention,
utilisant une transformation de Radon.
Le procédé de description de texture est utilisé à
la fois dans l'indexation basée sur les informations sur la texture de l'image et dans l'extraction basée sur les informations sur la texture de l'image, dans lesquelles l'image entrée est traitée pour préparer un descripteur de texture. Lorsque des images devant être mémorisées dans une base de données sont données, les descripteurs de texture de données correspondants sont produits et les descripteurs de texture produits sont mémorisés dans la base de données. Egalement, lorsqu'une image d'interrogation est entrée, un descripteur de texture d'interrogation est produit et comparé avec les descripteurs de texture de données mémorisés dans la base de données pour réaliser l'extraction. En se référant à la figure 1, le procédé de
description de texture selon la présente invention va
être décrit de la manière qui suit.
Tout d'abord, lorsqu'une image quelconque est entrée (Sli), l'image entrée est transformée par une transformation de Radon à l'étape S12. Ici, la transformation de Radon signifie une procédure en série d'exécution d'une intégrale linéaire d'une image bidimensionnelle (2-D) ou de données de multimédia multidimensionnelles le long d'un axe de lumière pour
obtenir des données de projection unidimensionnelles.
Cela signifie qu'un objet apparaît différemment selon des angles de prise de vue, et lorsque l'on regarde l'objet depuis tous les angles, des profils de l'objet peuvent être devinés, la transformation de Radon
utilise ce principe.
L'équation de la transformation de Radon de l'image bidimensionnelle est exprimée de la manière suivante. [Equation 1] pO(R) = fL(R.0) f(x, y)dl = /f. J'f(x, y) 9(x Cos a + y sin 8 - s)dxdy Ici, /(x, y) est une image dans le système de coordonnées cartésiennes, et po(R) est une projection en 1-D obtenue par l'intégration linéaire de l'image le long d'un axe de lumière dont l'angle par rapport à un axe x positif est O et qui traverse l'origine dans le système de coordonnées cartésiennes. Cela signifie que po(R) est une projection en 1-D de l'image par une
transformation de Radon.
Une fonction 6(x) est une fonction qui devient 1 lorsque la valeur de x est 0. L'image bidimensionnelle a la plage de "-c < x, y < c" dans le système de coordonnées cartésiennes et une plage de "0 < s < o, 0 < O < z" dans un système de coordonnées Radon. Cela signifie que, lorsque xcosO + ysin9 est s, d(xcosO +
ysinS-s) devient 1.
Un ensemble des premières fonctions de transformation de Radon po(R) est désigné par Signogramme, et à l'étape S13 suivante, le Signogramme
est transformé par une transformation de Fourier. Le.
résultat de la transformation de Fourier du Signogramme est que les relations entre la transformation par une transformation de Fourier du Signogramme et la transformation de Fourier de l'image dans le système de coordonnées cartésiennes sont exprimées sous la forme
de l'équation 2 suivante.
[Equation 2] Go(2) = F(A cos 0, A sin O) = F(WX, oy) ox= cosO, wy=tsinf Ici, GE(A) est une fonction à laquelle po(R) est transformée par une transformation de Fourier. Et A est
j2 + WY et O est tan-1 (y / x)-
La figure 2 montre un théorème de la Tranche Centrale et représente un dessin servant à illustrer une relation entre une transformation de Fourier unidimensionnelle du Signogramme et le Sigiogramme. La transformation de Fourier du Signogramme est une valeur de fonction prélevée en coupant la fonction de transformation de Fourier de l'image bidimensionnelle le long de l'axe S. Cela signifie que la fonction de l'image est transformée par une transformation de Fourier après une transformation de Radon, comme cela est montré à la figure 2 (b), la transformation de Fourier de l'image qui en résulte étant représentée dans le système de coordonnées polaires, et l'échantillonnage de fréquences dans le système de coordonnées polaires
étant montré à la figure 3.
La figure 3 est un dessin servant à illustrer une structure d'échantillonnage de fréquences dans le domaine fréquenciel utilisant une transformation de Radon. La transformation de Fourier utilisant la transformation de Radon transforme le signal image en celui dans un domaine fréquenciel dans le système de coordonnées polaires. Cet échantillonnage de fréquences est décrit de sorte que la densité de l'échantillonnage de fréquences est haute dans des zones à basse fréquence et devient plus basse dans des zones passant
d'une basse à une haute fréquence.
Cette structure d'échantillonnage est bien adaptée pour les caractéristiques selon lesquelles les informations de texture d'image générale sont rassemblées dans la zone passant d'une basse fréquence à une fréquence moyenne, et des détails extraits de cette structure d'échantillonnage de fréquences représentent bien les caractéristiques de la texture d'image. Ensuite, à l'étape S14, les détails de la texture d'image sont extraits dans le domaine fréquenciel du système de coordonnées polaires ayant cette structure d'échantillonnage de fréquences telle qu'elle est montrée à la figure 3. A ce moment, un agencement de fréquences du système de coordonnées polaires produit à l'étape S15 est utilisé. Les domaines fréquenciels
divisés respectifs sont désignés par canal de détails.
L'agencement de fréquences est une division du domaine fréquenciel sur la base d'un HVS (Système Visuel Humain). Cela signifie que le HVS est montré comme insensible aux composantes à haute fréquence et sensible aux composantes à basse fréquence d'images et que l'agencement de fréquences est conçu en utilisant ces caractéristiques. Les détails de celui-ci seront
décrits plus tard.
La présente invention utilise des agencements de fréquences respectifs, à savoir des valeurs d'énergie et des valeurs de déviation d'énergie de la transformation de Fourier de l'image dans des canaux
respectifs, en tant que détail de texture d'image.
C'est pourquoi un agencement de fréquences du système de coordonnées polaires pour extraire les valeurs d'énergie et un agencement de fréquences du système de coordonnées polaires pour extraire les valeurs de
déviation d'énergie sont produits séparément.
La figure 4 est un dessin montrant un agencement de fréquences du système de coordonnées polaires utilisé pour extraire les valeurs d'énergie de canaux
respectifs sur la base du HVS.
Comme on le voit à la figure 4, le domaine fréquenciel du système de coordonnées polaires est divisé en une direction radiale et en une direction angulaire. Le domaine fréquenciel est divisé à des intervalles de 21 (0 < 1 < log2(N/2)-l) octave dans la direction radiale et 0 est divisé à des intervalles de "180 / définition de division" dans la direction angulaire. Par cette division, un agencement de fréquences du système de coordonnées polaires pour extraire les valeurs d'énergie est dense dans des zones à basse fréquence et épars dans des zones à haute fréquence. Les zones de fréquence divisées respectives indiquent des canaux de détails et la partie hachurée
est un cinquième canal.
A partir de la description ci-dessus, une
caractéristique principale de la présente invention est connue, dans laquelle la densité d'échantillonnage dans une zone à basse fréquence est haute et dans laquelle la densité d'échantillonnage dans une zone à haute fréquence est basse en raison de la transformation de Radon. Lors de la division du domaine fréquenciel sur la base du HVS, la zone à basse fréquence est divisée de façon dense et la zone à haute fréquence est divisée de façon éparse. Cela signifie que les valeurs de détails extraites des zones de fréquence divisées respectives, à savoir les canaux respectifs, reflètent bien les détails de la texture globale dans leur ensemble. La figure 5 est un dessin servant à montrer un agencement de fréquences utilisé pour extraire des
valeurs de déviation d'énergie sur la base du HVS.
Contrairement à l'agencement de fréquences du système de coordonnées polaires pour extraire les valeurs d'énergie, l'agencement de fréquences du système de coordonnées polaires pour extraire les valeurs de déviation d'énergie divise uniformément le
domaine fréquenciel dans une direction radiale.
Cependant, 0 est divisé par 180 / P (ici, P est une définition de division de 8) dans la direction angulaire comme dans l'agencement de fréquences de la figure 4. Les zones de fréquences divisées respectives constituent les canaux de détails, et le 35-ème canal
est hachuré.
Dans la présente invention, les agencements de fréquence respectifs sont conçus pour des moyennes des valeurs de détails extraites. Ceci procure une flexibilité, de sorte que l'agencement de fréquences optimal est autorisé à fournir un taux d'extraction d'images de texture pertinentes élevé aux détails respectifs. Lorsque les valeurs d'énergie et les valeurs de déviation d'énergie sont obtenues dans les canaux respectifs, le descripteur de texture d'image décrivant la texture d'image à partir des valeurs de détails, à
savoir un vecteur de détail, est calculé à l'étape S16.
Le descripteur de texture est exprimé sous la
forme de l'équation 3 suivante.
[Equation 3] TD = {eO, el,..., ep*Q, dp*Q+l, dp*Q+2,..., dp*Q+Q} Ici, ei est la valeur d'énergie du i-ème canal dans l'agencement de fréquences montré à la figure 4 et dj est la valeur de déviation d'énergie du j-ème canal
dans l'agencement de fréquences montré à la figure 5.
De manière spécifique, e0 représente l'énergie d'un canal à courant continu, P est le nombre des zones de fréquences divisées dans la direction angulaire et Q est le nombre des zones de fréquences divisées dans la direction radiale, dans le domaine fréquenciel du
système de coordonnées polaires.
Les valeurs de détails respectives de l'équation 3 peuvent être tout d'abord décrites selon la priorité des canaux, et la taille du descripteur de texture diminue en excluant les valeurs de détails des canaux
ayant un faible poids selon le poids des canaux.
La valeur d'énergie ei et la valeur de déviation d'énergie dj sont obtenues au moyen de l'équation 5 et de l'équation 7, respectivement. A l'équation 4, Pi est obtenu en utilisant G0(M) qui est la transformation de Fourier de po(R) et à l'équation 6, qj est obtenu en
utilisant GE(M) et Pi est obtenu à l'équation 4.
[Equation 4] pi = E y C(2i, oi) G (A) Ai Oi [Equation 5] ei = log(l + Pi) [Equation 6] qj= iEj D3 (ki, >i) [G (A) - pj] [Equation 7] dj = log(l + gj) Comme cela a été décrit ci-dessus, un descripteur de texture constitué des valeurs d'énergie et des valeurs de déviation d'énergie de canaux de détails
respectifs est obtenu.
En fonction de toutes les images entrées, l'étape Sll à l'étape S16 sont exécutées de façon répétée et les descripteurs de texture de données respectifs sont
mémorisés dans la base de données.
Les descripteurs de texture de données mémorisés dans la base de données sont appariés avec le descripteur de texture d'interrogation obtenu à partir de l'image d'interrogation devant être utilisée pour l'extraction de l'image similaire à l'image d'interrogation. Dans la suite du document, le procédé d'extraction basée sur la texture dans le domaine fréquenciel de
coordonnées polaires va être décrit.
Afin d'extraire l'image similaire à l'image d'interrogation, 3 éléments sont considérés dans la présente invention. Tout d'abord, l'appariement sans variation d'intensité est considéré. Cela signifie qu'il y a deux cas, l'un dans lequel les images de texture similaire sont extraites sans considérer les changements d'intensité de l'image et l'autre en considérant les changements d'intensité. Deuxièmement, l'appariement sans variation de rotation est considéré. Cela signifie que l'extraction en considérant la rotation de l'image et l'extraction sans considérer la rotation de l'image sont classifiées. Troisièmement, un
appariement sans variation d'échelle est considéré.
Cela signifie que l'image originale est zoomée vers l'avant / zoomée vers l'arrière pour être extraite dans
des cas de réduction / agrandissement de l'image.
Tout d'abord, le procédé d'extraction sans
variation d'intensité d'images de texture est expliqué.
L'intensité d'image est représentée au moyen d'une valeur d'énergie e0 du canal à courant continu du vecteur de descripteur de texture (TD). Cela signifie que e0 est élevé lorsque l'image est lumineuse et
indique de faibles valeurs lorsque l'image est sombre.
Par conséquent, dans l'extraction sans variation d'intensité, e0 est exclu du vecteur TD du vecteur de descripteur de texture de données, puis le vecteur TD est apparié avec le descripteur de texture
d'interrogation durant l'appariement de similarité.
Cependant, lorsque l'extraction en considération de l'appariement sans variation d'intensité est destinée à être réalisée, le vecteur TD contenant e0 est apparié
avec le descripteur de texture d'interrogation.
Ensuite, un premier mode de réalisation du procédé d'extraction avec une invariabilité de la rotation est expliqué. Lorsque l'image est tournée par rapport à la même image, le procédé d'extraction basée sur la texture classique n'a pas extrait l'image en tant que la même image. Cependant, dans la présente invention, en réalisant l'appariement des images avec une invariabilité de la rotation d'image, l'extraction peut être réalisée sans considérer la rotation. Le procédé
d'extraction sans variation de rotation est le suivant.
Il est connu qu'une image qui est tournée dans le domaine temporel a pour résultat la transformation de
Fourier à rotation de l'image originale.
Dans un état o les descripteurs de texture de données TDm sont mémorisés dans la base de données, l'image d'interrogation est traitée au moyen du procédé
de description de texture de la figure 1 pour obtenir
le descripteur de texture d'interrogation TDquery.
Ensuite, une similarité entre un quelconque TDm et TDquery est calculée pour mesurer le degré d'appariement. La similarité est inversement proportionnelle à Dm
obtenu au moyen de l'équation 8.
[Equation 8] Dm = distance(TDm, TDguery) Une distance entre le descripteur de texture de données et le descripteur de texture d'interrogation est obtenue en comparant le descripteur de texture
ayant des valeurs d'énergie et de déviation d'énergie.
Comme cela a été expliqué ci-dessus, le résultat en ce qu'une quelconque image a été tournée puis transformée par une transformation de Fourier est égal au résultat en ce que l'image a été transformée par une transformation de Fourier et ensuite tournée dans le domaine fréquenciel. Lorsque deux images sont comparées tout en les faisant tourner dans le domaine fréquenciel, deux images similaires peuvent être trouvées. Par conséquent, dans la présente invention, dans la comparaison de la distance entre deux descripteurs de texture en comparant les descripteurs de texture, l'appariement est réalisé en considérant la possibilité de rotation. Par cette considération, toutes les images
similaires tournées peuvent être extraites.
L'appariement est représenté sous la forme de
l'équation 9 suivante.
[Equation 9] Dk = distance(TDml k, TDquery) Ici, ó est 180 / P, et k est un nombre entier quelconque entre 1 et P. Cela signifie que l'équation 9 est l'équation servant à obtenir la distance entre le descripteur de texture de données qui est tourné et le descripteur de texture d'interrogation, avec le descripteur de texture de données qui est tourné de
l'angle 0 dans le domaine fréquenciel.
En appliquant les distances dans des plages d'angle de rotation respectives obtenues à l'équation 9 jusqu'à l'équation 10 suivante, la distance minimale
est trouvée.
[Equation 10] Dm = min(DO ó)Ikf(l,..., P} En comparant le descripteur de texture de données avec le descripteur de texture d'interrogation au descripteur de texture de données tourné d'un angle minuscule et en sélectionnant la distance minimale entre deux descripteurs de texture en tant que distance entre deux descripteurs de texture, l'image similaire peut être extraite sans tenir compte de la rotation de l'image. Au contraire, lorsque l'extraction sans considérer l'invariabilité de la rotation de l'image est réalisée, la similarité est extraite au moyen de
l'équation 8.
Dans l'extraction prenant en compte l'invariabilité de la rotation de l'image, telle qu'elle est décrite ci-dessus, e0 est contenu dans le vecteur de descripteur de texture lorsque l'intensité d'image est considérée, et e0 est exclu du vecteur de descripteur de texture lorsque l'intensité d'image n'est pas prise en compte. Ensuite, une extraction basée sur la texture prenant en compte l'invariabilité
de la rotation est réalisée.
Maintenant, un deuxième mode de réalisation du procédé d'extraction avec une invariabilité de la rotation de l'image est expliqué. Comme cela a été décrit ci-dessus, la transformation de Fourier de l'image qui est tournée est égale au résultat de la transformation de Fourier avec rotation de l'image qui n'est pas tournée dans le domaine fréquenciel. Par conséquent, dans l'appariement des descripteurs de texture, lorsque l'appariement est réalisé en prenant en compte la possibilité de rotation, toutes les images ayant une texture égale et qui sont tournées peuvent être extraites. Pour accomplir ceci, dans le premier mode de réalisation du procédé d'extraction avec une invariabilité de la rotation, le procédé d'appariement des descripteurs de texture de données avec le descripteur de texture d'interrogation est prévu, avec le descripteur de texture de données qui est tourné
d'un angle minuscule.
Au contraire, dans le deuxième mode de réalisation de la présente invention, un procédé d'ajout des informations de rotation au descripteur de texture est prévu. Cela signifie que, si l'image est transformée par une transformation de Radon, une direction angulaire de référence qui est la plus périodique ou dans laquelle l'énergie est la plus distribuée, est connue. L'agencement de fréquences de coordonnées polaires (agencement transformé) est produit en utilisant la direction en tant qu'axe de référence, puis le descripteur de texture de la figure 1 est calculé. A ce moment, l'agencement transformé est tourné par rapport à l'agencement de coordonnées polaires de la figure 5, et l'axe de référence de l'agencement transformé et l'axe de référence de l'agencement de fréquences de coordonnées polaires original sont ajoutés au descripteur de texture en tant qu'informations sur la rotation. Lorsqu'une extraction est nécessaire tandis que le descripteur de texture d'interrogation contenant les informations sur la rotation est fourni avec la base de données mémorisant les descripteurs de texture de données contenant les informations sur la rotation, deux descripteurs de texture sont appariés dans les angles de rotation en utilisant les informations sur la rotation du descripteur de texture de données et la
rotation du descripteur de texture d'interrogation.
Cela signifie que les directions angulaires de référence de deux images sont appariées et dans cet état, la distance entre deux images est obtenue en comparant deux descripteurs de texture. Contrairement au premier mode de réalisation, le deuxième mode de réalisation présente un avantage en ce qu'une similarité entre deux images peut être obtenue sans la procédure d'obtention de la distance entre deux descripteurs de texture en comparant le descripteur de texture de données avec le descripteur de texture d'interrogation tandis que le descripteur de texture de données est tourné. Cependant, comme la procédure d'obtention et d'ajout des informations sur la rotation au descripteur de texture est ajoutée à l'étape de
description de la texture, le calcul du descripteur de
texture devient complexe.
Ici, les informations sur la rotation sont représentées en utilisant une transformation de Radon de l'image, dans laquelle la direction de référence est la direction dans laquelle l'énergie est la plus périodique ou dans laquelle l'énergie est la plus distribuée. Cependant, un procédé pour trouver l'axe de référence de la direction de rotation utilisant les informations sur la texture de l'image et pour décrire la texture en appariant l'agencement de fréquences avec
l'axe de référence, ou un procédé de description de
texture utilisant l'agencement de fréquences sans l'axe de référence peut être utilisé, et la présente
invention n'est pas limitée à ces procédés.
Troisièmement, dans le procédé d'extraction basée sur la texture d'un mode de réalisation selon la présente invention, tel qu'il est décrit cidessus, l'invariabilité dans la réduction / agrandissement de
l'image est considérée et est expliquée en détail.
Lorsque l'image est obtenue en faisant varier le zoom d'un appareil photo, l'image obtenue est réduite ou agrandie selon le grossissement du zoom de l'appareil photo. Lorsque cet effet est analysé dans le domaine fréquenciel, la distribution de spectre de fréquence d'une image agrandie par rapport à l'image originale, diminue vers l'origine du domaine fréquenciel par rapport au spectre original. De plus, la distribution de spectre de fréquence d'une image réduite par rapport à l'image originale s'étend depuis l'origine du domaine fréquenciel par rapport au spectre
original.
Par une transformation de Radon d'une image, une référence d'échelle est trouvée en se référant à l'énergie des données de projection. Lorsque l'extraction basée sur la texture avec une invariabilité dans la réduction / agrandissement de l'image est réalisée par rapport à cette image, en ajoutant une valeur de détail de canal voisin en se référant à la référence d'échelle dans une direction radiale devant être chevauchée d'un canal, ou en trouvant un canal agrandi / réduit par rapport à l'origine en raison à la réduction / agrandissement, la similarité est calculée comme à l'équation 11. Le canal ajouté est désigné comme un canal fusionné ou un canal
d'appariement et, en un mot, comme un canal modifié.
[Equation 11] texture Dk = distance(détail de canal modifié kt détail de canal modifié texture inconnu Lorsque le descripteur de texture est obtenu en trouvant un point de référence dans la direction radiale en utilisant des informations sur la texture d'une image, en normalisant la transformation de Fourier de l'image en se référant au point de référence, puis en extrayant la valeur de détail de la transformation de Fourier normalisée, une extraction de similarité peut être réalisée en utilisant l'équation 8. Ici, un rayon de l'arc trouvé comme suit est fixé
comme le point de référence dans la direction radiale.
L'arc dans lequel l'énergie ou l'entropie ou la composante périodique de ladite image transformée par une transformation de Fourier éloignée de la même distance de l'origine dans le domaine fréquenciel est
la plus distribuée, est trouvé.
Un autre mode de réalisation du procédé d'extraction avec une invariabilité dans la réduction / agrandissement est décrit. En faisant d'une image entrée au moins une image agrandie ou au moins une image réduite, le descripteur de texture est représenté au moyen d'images d'interrogation agrandies / réduites respectives. Ensuite, les descripteurs de texture des images d'interrogation agrandies / réduites respectives sont extraits et une distance avec le descripteur de texture de données est mesurée au moyen de l'équation 8. La distance minimale des distances entre le descripteur de données et les descripteurs de données de l'image d'interrogation agrandie / réduite respective est déterminée comme une distance originale entre le descripteur de texture d'interrogation et le descripteur de texture de données. Lorsque l'extraction sans invariabilité de la réduction / agrandissement de l'image est réalisée, la
similarité est calculée au moyen de l'équation 8.
* Lorsque l'extraction avec à la fois l'invariabilité dans la réduction / agrandissement et l'invariabilité dans la rotation est réalisée, dans l'extraction avec une invariabilité dans la réduction / agrandissement de l'image, des canaux voisins sont fusionnés et modifiés, puis les valeurs des détails des canaux modifiés sont extraites avec une invariabilité de rotation. A ce moment, l'extraction de similarité est réalisée au moyen des équations 11, 9 et 10. Le vecteur de descripteur de texture TD exprimé à l'équation 3 fait en sorte que les informations sur la structure de la texture sont déduites du modèle agencé de valeurs de détails du descripteur de texture. Ceci peut aider à la fonctionnalité de trouver approximativement une structure spéciale de la texture à parcourir. Afin d'aider au parcourt simple, dans la présente invention, les informationssur la structure simple de la texture sont calculées en utilisant des valeurs de détails extraites du canal d'énergie tel qu'il est montré à la figure 4. Le calcul de la structure de texture est réalisé en obtenant l'entropie de valeurs de détails de 30 canaux d'énergie, ou en calculant la différence angulaire ou la différence radiàle entre deux énergies maximales dans l'agencement
de canal d'énergie.
Selon la présente invention décrite ci-dessus, en utilisant un procédé pour diviser le domaine fréquenciel dans le système de coordonnées polaires, avec un agencement de fréquences dans le système de coordonnées polaires adapté pour extraire les valeurs de détails respectives, un procédé pour extraire des valeurs de détails dans des domaines fréquenciels respectifs, pour affecter un poids et une priorité à des canaux de fréquence respectifs, un procédé d'indexation de texture comportant une extraction sans variation de rotation, d'échelle et d'intensité, un procédé d'appariement de descripteur de texture, et similaire, la texture d'image peut être décrite de façon plus précise et l'indexation et l'extraction
effectifs sont possibles.
Le descripteur de texture d'image extrait au moyen
du procédé de description de texture selon la présente
invention peut être utilisé en tant que fil conducteur de recherche utile pour trouver une image ayant un détail spécial dans une photographie aérienne sur une grande échelle, une image de radar militaire et similaire. Bien que des modes de réalisation préférés de la présente invention aient été décrits en se référant aux
dessins annexés, les descriptions dans la présente
description ne sont là qu'à des fins d'illustration, et
ne limitent pas la présente invention.
En outre, les personnes expérimentées dans la technique apprécieront que différentes modifications, différents ajouts et remplacements sont possibles sans s'éloigner de l'étendue et de l'esprit de la présente invention. Par conséquent, il doit être compris que la
présente invention n'est pas limitée aux revendications
annexées et à leurs équivalents, et comprend les modifications, ajouts et remplacements mentionnés ci-dessus.

Claims (41)

REVENDICATIONS
1. Procédé de description d'informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant ledit domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture de ladite image desdits canaux de détails respectifs; et une troisième étape consistant à constituer un descripteur de texture sous une forme vectorielle en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites desdits canaux de détails respectifs dans
ledit agencement de fréquences.
2. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite première étape consiste à produire ledit agencement de fréquences sur la base d'un HVS (Système Visuel Humain).
3. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit domaine fréquenciel dans ladite première étape est celui d'un système de coordonnées cartésiennes ou d'un système de
coordonnées polaires.
4. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite première étape comprend une étape secondaire consistant à affecter un poids ou une priorité aux canaux de détails respectifs.
5. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite deuxième étape comprend: une première étape secondaire consistant à transformer par une transformation de Radon ladite image; une deuxième étape secondaire consistant là transformer par une transformation de Fourier ladite image transformée par une transformation de Radon; et une troisième étape secondaire consistant à extraire lesdites valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de
Fourier desdits canaux de détails respectifs.
6. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 5, caractérisé en ce que ladite troisième étape secondaire consiste à extraire au moins des valeurs de déviation d'énergie et/ou des valeurs
d'énergie dans lesdits canaux de détails respectifs.
7. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'un agencement de fréquences pour obtenir lesdites valeurs d'énergie et qu'un agencement de fréquences pour obtenir lesdites valeurs de déviation d'énergie sont préparés de façon séparée pour extraire différents types d'une texture d'image.
8. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 7, caractérisé en ce que ledit agencement de fréquences pour obtenir lesdites valeurs d'énergie divise ledit domaine fréquenciel à des intervalles de 21 (0 1< log2(N/2)-1) octaves dans une direction radiale et à des intervalles de "180 / définition de
division" dans une direction angulaire.
9. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'agencement de fréquences pour obtenir lesdites valeurs de déviation d'énergie divise ledit domaine fréquenciel aux mêmes intervalles dans une direction radiale et à des intervalles de "180 / définition de division" dans une
direction angulaire.
10. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite troisième étape consiste à trouver un axe de référence de rotation de ladite image en utilisant lesdites informations sur la texture d'image, à faire tourner ledit agencement de fréquences en se référant audit axe de référence de rotation, puis à extraire ledit
descripteur de texture de ladite image.
11. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 10, caractérisé en ce que ledit axe de référence de rotation est fixé pour être un axe dans une direction radiale, dans lequel une énergie ou une entropie ou une composante périodique est la plus distribuée en transformant par une transformation de
Radon ladite image.
12. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite troisième étape consiste à transformer par une transformation de Fourier ladite image pour trouver un point de référence radial, à normaliser ladite image transformée par une transformation de Fourier en se référant audit point de référence radial, puis à décrire ledit descripteur de texture en utilisant des valeurs normalisées de ladite
image transformée par une transformation de Fourier.
13. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 12, caractérisé en ce que ledit point de référence radial est fixé en trouvant un arc dans lequel une énergie ou une entropie ou une composante périodique de ladite image transformée par une transformation de Fourier éloignée de la même distance de l'origine dans ledit domaine fréquenciel est la plus distribuée, et en fixant un rayon dudit arc trouvé en
tant que point de référence radial.
14. Procédé de description des informations de
texture d'image dans un domaine fréquenciel selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend, de plus, une quatrième étape consistant à extraire des informations d'intensité de ladite image pour ajouter lesdites informations d'intensité audit descripteur de texture.
15. Support d'enregistrement pouvant être lu par ordinateur enregistrant un programme décrivant des informations de texture d'une image dans un ordinateur, le programme étant caractérisé en ce qu'il effectue les étapes suivantes: une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant ledit domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture de ladite image en transformant par une transformation de Radon ladite image dans lesdits canaux de détails respectifs, en transformant par une transformation de Fourier ladite image transformée par une transformation de Radon, et en extrayant des valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de Fourier de canaux de détails respectifs; et une troisième étape consistant à constituer un descripteur de texture de ladite image sous une forme vectorielle en utilisant lesdites valeurs de détails de
texture extraites desdits canaux de détails respectifs.
16. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture desdites images dans lesdits canaux de détails respectifs; une troisième étape consistant à constituer les descripteurs de texture desdites images sous des formes vectorielles en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites dans lesdits canaux de détails respectifs dudit agencement de fréquences; et une quatrième étape consistant à indexer lesdits descripteurs de texture respectifs desdites images dans
ladite base de données.
17. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images selon la revendication 16, caractérisé en ce que ladite première étape comprend: -une première étape secondaire consistant à produire les agencements de fréquences respectifs pour des types de détails de texture en divisant le domaine fréquenciel en ensembles respectifs de canaux de détails; et une seconde étape secondaire consistant à extraire lesdites valeurs de détails de texture de chaque type pour lesdites images dans lesdits canaux de détails
desdits agencements de fréquences respectifs.
18. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images selon la revendication 17, caractérisé en ce que ladite seconde étape secondaire comprend: l'extraction de valeurs d'énergie d'un type de détail de texture pour lesdites images dans lesdits canaux de détails de l'agencement de fréquences correspondant pour ledit type de détail d'énergie; et l'extraction de valeurs de déviation d'énergie d'un type de détail de texture pour lesdites images dans lesdits canaux de détails de l'agencement de fréquences correspondant pour ledit type de détail de
déviation d'énergie.
19. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images selon la revendication 18, caractérisé en ce que ladite troisième étape comprend: une première étape secondaire consistant à constituer des descripteurs de texture desdites images avec lesdites valeurs d'énergie et valeurs de déviation d'énergie sous une forme vectorielle; et une seconde étape secondaire consistant à ajouter les valeurs de déviation moyenne et standard desdites images dans chacun desdits descripteurs de texture
desdites images.
20. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images selon la revendication 16, caractérisé en ce que ladite deuxième étape comprend: l'extraction de valeurs d'énergie et de valeurs de déviation d'énergie en tant que détails de texture pour lesdites images dans lesdits canaux de détails dudit
agencement de fréquences.
21. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images selon la revendication 17, caractérisé en ce que ladite première étape secondaire comprend: la production, sur la base d'un HVS, d'au moins plus d'un agencement de fréquences pour lequel chaque agencement de fréquences est utilisé pour extraire des valeurs de détails de chaque type de détail; et l'affectation d'un poids ou d'une priorité à des
canaux respectifs desdits agencements de fréquences.
22. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images selon la revendication 17, caractérisé en ce que ladite seconde étape secondaire comprend: la transformation de Radon des images entrées; la transformation de Fourier de ladite image transformée par une transformation de Radon; et l'extraction de valeurs de détails de ladite image transformée par une transformation de Fourier dans lesdits canaux de détails respectifs dudit agencement
de fréquences.
23. Procédé de chargement d'une base de données avec des descripteurs de texture d'images selon la revendication 22, caractérisé en ce que ladite étape consistant à extraire des valeurs de détails de ladite image transformée par une transformation de Fourier consiste à extraire au moins des valeurs d'énergie ou des valeurs de déviation d'énergie desdits canaux de
détails respectifs dudit agencement de fréquences.
24. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails pour une extraction de détails d'une image d'interrogation entrée; une deuxième étape consistant à extraire un descripteur de texture d'interrogation de ladite image d'interrogation lorsque ladite image d'interrogation est entrée; une troisième étape consistant à lire un descripteur de texture depuis ladite base de données; une quatrième étape consistant à mesurer une distance entre ledit descripteur de texture de ladite image de texture entrée et ledit descripteur de texture lu depuis ladite base de données; une cinquième étape consistant à mesurer des distances pour ledit descripteur de texture de ladite image entrée avec tous les ou une partie des descripteurs de texture dans ladite base de données; et une sixième étape consistant à ordonner la similarité pour ledit descripteur de texture avec lesdits descripteurs de texture dans ladite base de
données en utilisant lesdites distances mesurées.
25. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 24, caractérisé en ce que, lorsqu'un appariement sans variation de rotation de ladite image est considéré, ladite cinquième étape comprend: une première étape secondaire consistant à mesurer des distances entre un descripteur de texture prélevé de ladite base de données et ledit descripteur de texture d'interrogation en décalant les valeurs de détails dudit descripteur de texture d'interrogation dans des directions angulaires dans les positions correspondantes o les valeurs de détails décalées sont supposées être extraites lorsque ladite image d'interrogation effectue une rotation; une deuxième étape secondaire consistant à mesurer les distances entre ledit descripteur de texture de ladite image de texture entrée avec ledit descripteur de texture mémorisé dans ladite base de données pour tous les angles de rotation; et une troisième étape secondaire consistant à déterminer comme ladite distance la distance minimale entre ledit descripteur de texture de ladite image de texture entrée et ledit descripteur de texture mémorisé dans ladite base de données pour tous les angles de rotation.
26. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 24, caractérisé en ce que, lorsqu'un appariement sans variation de rotation de ladite image est considéré, ladite cinquième étape comprend: une première étape secondaire consistant à former au moins une image zoomée vers l'avant et/ou une image zoomée vers l'arrière à partir de ladite image d'interrogation et à extraire lesdits descripteurs de texture d'interrogation d'images zoomées vers l'avant et/ou zoomées vers l'arrière de ladite image d'interrogation; une deuxième étape secondaire consistant à mesurer les distances entre lesdits descripteurs de texture d'interrogation d'images zoomées vers l'avant et/ou zoomées vers l'arrière et dudit descripteur de texture de données dans ladite base de données; et une troisième étape secondaire consistant à déterminer en tant que distance la distance minimale desdites distances entre ledit descripteur de texture dans ladite base de données et ledit descripteur de texture desdits descripteurs de texture d'interrogation
à des valeurs d'échelle différentes.
27. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 24, caractérisé en ce que ledit descripteur de texture d'interrogation et ledit descripteur de texture dans ladite base de données comprennent un axe de référence de rotation, un point de référence radial et des déviations moyenne et standard d'intensités d'image de
texture, respectivement.
28. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 24, caractérisé en ce que, lorsqu'un appariement sans variation de rotation de ladite image est considéré, ladite cinquième étape consiste à aligner ledit descripteur de texture de ladite image d'interrogation et ledit descripteur de texture dans ladite base de
données en se référant à des angles de rotation donnés.
29. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 27, caractérisé en ce que lesdits axes de référence de rotation sont fixés pour être des axes radiaux dans lesquels une énergie, une entropie ou une composante périodique est la plus distribuée dans une transformation de Fourier desdites images transformées
par une transformation de Radon.
30. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 24, caractérisé en ce que, lorsqu'un appariement sans variation de rotation de ladite image est considéré, ladite cinquième étape consiste à exclure une valeur moyenne dudit descripteur de texture d'interrogation et dudit descripteur de texture dans ladite base de données et à mesurer une distance entre lesdits deux
descripteurs de texture.
31. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 24, caractérisé en ce que, lorsqu'un appariement sans variation d'échelle de ladite image de texture d'interrogation est considéré, ladite cinquième étape comprend: une première étape secondaire consistant à fusionner lesdites valeurs de détails des canaux voisins dans des directions radiales pour lesdits deux descripteurs de texture devant être comparés ou à décaler des valeurs de détails desdits deux descripteurs de texture dans des directions radiales selon un point de référence radial; et une seconde étape secondaire consistant à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec des valeurs de détails fusionnées dans des canaux de détails voisins ou avec des valeurs de détails
décalées dans des canaux de détails voisins.
32. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon la revendication 31, caractérisé en ce que ledit point de référence radial est fixé en trouvant un arc dans lequel l'énergie ou l'entropie ou des composantes périodiques de ladite image transformée par une transformation de Fourier éloignée de la même distance de l'origine dans ledit domaine fréquenciel sont les plus distribuées, et en fixant un rayon dudit arc trouvé en tant que point de
référence radial.
33. Procédé pour extraire des images de texture pertinentes dans une base de données similaires à une image d'interrogation selon. la revendication 24, caractérisé en ce que, lorsque des appariements sans variation d'échelle et sans variation de rotation sont considérés simultanément, ladite cinquième étape comprend: une première étape secondaire consistant à fusionner lesdites valeurs de détails des canaux voisins dans des directions radiales pour lesdits deux descripteurs de texture devant être comparés ou à décaler des valeurs de détails desdits deux descripteurs de texture dans des directions radiales en se référant à un point de référence radial; une deuxième étape secondaire consistant à décaler des valeurs de détails desdits deux descripteurs de texture dans des directions angulaires dans les positions correspondantes o les valeurs de détails décalées sont supposées être extraites en se référant à un point de rotation; et une troisième étape secondaire consistant à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec des valeurs de détails de canaux de détails voisins fusionnées dans des directions radiales
puis décalées dans des directions angulaires.
34. Support d'enregistrement pouvant être lu par ordinateur enregistrant un programme pour extraire une image de données similaire à une image d'interrogation quelconque dans un ordinateur, le programme étant caractérisé en ce qu'il exécute les étapes suivantes: une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à, lorsque les images devant être mémorisées dans une base de données sont données, extraire des valeurs de détails de texture de ladite image de données dans lesdits canaux de détails respectifs, puis extraire et mémoriser un desctipteur de texture de données de ladite image de données en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites; une troisième étape consistant à, lorsque ladite image d'interrogation est entrée, extraire des valeurs de détails de texture de ladite image d'interrogation dans lesdits canaux de détails respectifs, et extraire un descripteur de texture d'interrogation de ladite image d'interrogation en utilisant lesdites valeurs de détails de texture extraites; une quatrième étape consistant à apparier ledit descripteur de texture de données avec ledit descripteur de texture d'interrogation et à mesurer une distance entre deux descripteurs de texture; et une cinquième étape consistant à déterminer une similarité entre lesdites deux images au moyen de ladite distance entre lesdits deux descripteurs de texture.
35. Procédé d'extraction basée sur la texture d'une image de données similaire à une image d'interrogation dans un domaine fréquenciel, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: une première étape consistant à extraire et à mémoriser un descripteur de texture comprenant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation d'images devant être mémorisées dans une base de données; une deuxième étape consistant à extraire un descripteur de texture d'interrogation comprenant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation de ladite image d'interrogation lorsque ladite image d'interrogation est entrée; une troisième étape consistant à aligner l'angle de rotation entre ledit descripteur de texture de données et ledit descripteur de texture d'interrogation selon lesdites informations sur la rotation desdits deux descripteurs de texture; une quatrième étape consistant à apparier lesdits deux descripteurs de texture et à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec des angles de rotation alignés entre lesdits deux descripteurs de texture; et une cinquième étape consistant à déterminer une similarité entre lesdites deux images au moyen de ladite distance entre lesdits deux descripteurs de texture.
36. Procédé d'extraction basée sur la texture d'une image de données similaire à une image d'interrogation dans un domaine fréquenciel selon la revendication 35, caractérisé en ce que ladite étape consistant à extraire ledit descripteur de texture dans lesdites première et deuxième étapes comprend: une première étape secondaire consistant à produire un agencement de fréquences en divisant le domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails de manière à extraire une valeur de détail respective; une deuxième étape secondaire consistant à extraire des valeurs de détails de texture desdites images dans lesdits domaines fréquenciels divisés respectifs; et une troisième étape secondaire consistant à constituer un descripteur de texture de ladite image sous une forme vectorielle en utilisant lesdites valeurs de détails extraites dans lesdits canaux de
fréquences respectifs dudit agencement de fréquences.
37. Procédé d'extraction basée sur la texture d'une image de données similaire à une image d'interrogation dans un domaine fréquenciel selon la revendication 36, caractérisé en ce que ladite étape consistant à extraire lesdites informations sur la rotation desdites images dans lesdites première et deuxième étapes comprend: une première étape secondaire consistant à trouver une direction dans laquelle l'énergie est bien distribuée dans la transformation de Fourier de ladite image entrée; une deuxième étape secondaire consistant à produire un agencement de fréquences en utilisant ladite direction en tant qu'axe de référence; et une troisième étape consistant à ajouter lesdites informations sur la rotation dudit agencement de fréquences audit descripteur de texture de ladite image.
38. Procédé d'extraction basée sur la texture d'une image de données similaire à une image d'interrogation dans un domaine fréquenciel selon la revendication 36, caractérisé en ce que ladite première étape secondaire dans ladite étape consistant à extraire ledit descripteur de texture comprend: la production d'au moins un agencement de fréquences en considération d'un HVS; et le fait de donner un poids ou une priorité à des canaux de détails respectifs desdits agencements de fréquences.
39. Procédé d'extraction basée sur la texture d'une image de données similaire à une image d'interrogation dans un domaine fréquenciel selon la revendication 36, caractérisé en ce que ladite deuxième étape secondaire dans ladite étape consistant à extraire ledit descripteur de texture comprend: la transformation de Radon de ladite image entrée; la transformation de Fourier de ladite image transformée par une transformation de Radon; et l'extraction desdites valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de Fourier par rapport audit agencement
de fréquences respectif.
40. Procédé d'extraction basée sur la texture d'une image de données similaire à une image d'interrogation dans un domaine fréquenciel selon la revendication 39, caractérisé en ce que ladite étape consistant à extraire des valeurs de détails de texture de ladite image transformée par une transformation de Fourier consiste à extraire au moins des valeurs d'énergie ou des valeurs de déviation d'énergie dans
lesdits canaux de détails respectifs.
41. Support d'enregistrement pouvant être lu par ordinateur enregistrant un programme pour extraire une image de données similaire à une image d'interrogation dans un ordinateur, caractérisé en ce que le programme exécute les étapes suivantes: une première étape consistant à produire un agencement de fréquences en divisant un domaine fréquenciel en un ensemble de canaux de détails; une deuxième étape consistant à produire et à mémoriser un descripteur de texture de données en extrayant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation de ladite image de données desdits canaux de détails respectifs lorsqu'une image devant être mémorisée dans une base de données est donnée; une troisième étape consistant à produire un descripteur de texture d'interrogation en extrayant des valeurs de détails de texture et les informations sur la rotation de ladite image d'interrogation desdits canaux de détails respectifs lorsque ladite image d'interrogation est entrée; une quatrième étape consistant à aligner les angles de rotation entre lesdits deux descripteurs de texture de données en utilisant lesdites informations sur la rotation dudit descripteur de texture de données et lesdites informations sur la rotation dudit descripteur de texture d'interrogation; une cinquième étape consistant à apparier lesdits deux descripteurs de texture et à mesurer une distance entre lesdits deux descripteurs de texture avec lesdits angles de rotation alignés entre lesdits deux descripteurs de texture; et une sixième étape consistant à déterminer une similarité entre lesdites deux images au moyen de ladite distance entre lesdits deux descripteurs de texture.
FR0008909A 1999-07-09 2000-07-07 Procede de description de texture et procede d'extraction basee sur la texture dans le domaine frequenciel Expired - Fee Related FR2798748B1 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR19990027805 1999-07-09
KR1019990041574A KR100308456B1 (ko) 1999-07-09 1999-09-28 주파수 공간상에서의 질감표현방법 및 질감기반 검색방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
FR2798748A1 true FR2798748A1 (fr) 2001-03-23
FR2798748B1 FR2798748B1 (fr) 2006-08-04

Family

ID=26635781

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR0008909A Expired - Fee Related FR2798748B1 (fr) 1999-07-09 2000-07-07 Procede de description de texture et procede d'extraction basee sur la texture dans le domaine frequenciel
FR0413943A Expired - Fee Related FR2861877B1 (fr) 1999-07-09 2004-12-27 Procede de description de texture et procede d'extraction base sur la texture dans le domaine frequenciel
FR0413942A Expired - Fee Related FR2861876B1 (fr) 1999-07-09 2004-12-27 Procede de description de texture et procede d'extraction base sur la texture dans le domaine frequenciel

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR0413943A Expired - Fee Related FR2861877B1 (fr) 1999-07-09 2004-12-27 Procede de description de texture et procede d'extraction base sur la texture dans le domaine frequenciel
FR0413942A Expired - Fee Related FR2861876B1 (fr) 1999-07-09 2004-12-27 Procede de description de texture et procede d'extraction base sur la texture dans le domaine frequenciel

Country Status (11)

Country Link
US (1) US6803919B1 (fr)
EP (1) EP1183651A4 (fr)
JP (1) JP4733813B2 (fr)
KR (1) KR100308456B1 (fr)
AU (1) AU5710700A (fr)
CA (1) CA2367966C (fr)
DE (1) DE10033462B4 (fr)
FR (3) FR2798748B1 (fr)
GB (1) GB2355378B (fr)
HK (1) HK1036660A1 (fr)
WO (1) WO2001004842A1 (fr)

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19928231C2 (de) * 1999-06-21 2003-03-27 Max Planck Gesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Segmentierung einer Punkteverteilung
KR100706414B1 (ko) * 1999-09-16 2007-04-10 주식회사 팬택앤큐리텔 텍스쳐 검색 장치 및 그 방법
US7103591B2 (en) * 2002-12-02 2006-09-05 International Business Machines Corporation Method of describing business and technology information for utilization
JP3925476B2 (ja) * 2003-08-08 2007-06-06 セイコーエプソン株式会社 撮影場面の判定および撮影場面に応じた画像処理
JP4345426B2 (ja) * 2003-10-07 2009-10-14 ソニー株式会社 画像照合方法、プログラム、および画像照合装置
US7480412B2 (en) * 2003-12-16 2009-01-20 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Toboggan-based shape characterization
WO2013078451A1 (fr) * 2011-11-22 2013-05-30 Mayo Foundation For Medical Education And Research Procédé permettant de déterminer un spectre local au niveau d'un pixel au moyen d'une transformée s invariante en rotation (rist)
JP4775122B2 (ja) * 2006-06-08 2011-09-21 富士ゼロックス株式会社 ドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラム
US7640780B2 (en) 2006-06-23 2010-01-05 Fci Americas Technology, Inc. Ram retraction selection
US8199991B2 (en) * 2006-12-01 2012-06-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method to automatically decode microarray images
GB0700468D0 (en) * 2007-01-10 2007-02-21 Mitsubishi Electric Inf Tech Improved image identification
JP5358083B2 (ja) * 2007-11-01 2013-12-04 株式会社日立製作所 人物画像検索装置及び画像検索装置
US8820028B2 (en) 2007-03-30 2014-09-02 Certainteed Corporation Attic and wall insulation with desiccant
GB0719833D0 (en) * 2007-10-10 2007-11-21 Mitsubishi Electric Inf Tech Enhanced image identification
KR100932210B1 (ko) * 2007-10-12 2009-12-16 광주과학기술원 영상 특징 추출 방법 및 장치, 이를 이용한 컨텐츠 기반의영상 검색 방법 및 장치 그리고 상기 방법들을 수행하는프로그램이 기록된 기록 매체
GB0807411D0 (en) * 2008-04-23 2008-05-28 Mitsubishi Electric Inf Tech Scale robust feature-based indentfiers for image identification
JP2010531010A (ja) * 2008-05-09 2010-09-16 韓国外国語大学校 研究産学協力団 画像と形状記述子とのマッチング
US20100067799A1 (en) * 2008-09-17 2010-03-18 Microsoft Corporation Globally invariant radon feature transforms for texture classification
KR101587101B1 (ko) * 2009-02-04 2016-01-20 엘지전자 주식회사 세탁기의 제어 장치
US20110238679A1 (en) * 2010-03-24 2011-09-29 Rovi Technologies Corporation Representing text and other types of content by using a frequency domain
US8725766B2 (en) * 2010-03-25 2014-05-13 Rovi Technologies Corporation Searching text and other types of content by using a frequency domain
DE102010060851A1 (de) * 2010-11-29 2012-05-31 Breitmeier Messtechnik Gmbh Verfahren zur Analyse der Mikrostruktur von Werkstückoberflächen
US9818187B2 (en) 2011-11-22 2017-11-14 Mayo Foundation For Medical Education And Research Determining local spectrum at a pixel using a rotationally invariant S-transform (RIST)
US9262443B2 (en) * 2013-05-15 2016-02-16 Canon Kabushiki Kaisha Classifying materials using texture
EP3009985A4 (fr) * 2013-06-13 2017-02-15 Konica Minolta, Inc. Procédé de traitement d'image, dispositif de traitement d'image et programme de traitement d'image
JP6810392B2 (ja) * 2016-11-30 2021-01-06 日本電気株式会社 個体識別装置
DE102018205668A1 (de) * 2018-04-13 2019-10-17 Siemens Aktiengesellschaft Identifizieren unbesetzter Sitzplätze auf Basis einer Detektion einer sich wiederholenden Textur
JP7429430B2 (ja) * 2019-02-21 2024-02-08 東京都公立大学法人 ３次元アセンブリモデル検索システム、方法およびプログラム
CN110807494B (zh) * 2019-11-08 2023-05-30 深圳市深视创新科技有限公司 工业视觉中重复纹理的快速定位方法
CN113960580B (zh) * 2021-10-14 2023-04-07 电子科技大学 一种真假目标一维距离像的变换域不变特征提取方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3993976A (en) * 1974-05-13 1976-11-23 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Method and apparatus for pattern analysis
US4677576A (en) * 1983-06-27 1987-06-30 Grumman Aerospace Corporation Non-edge computer image generation system
US4615013A (en) * 1983-08-02 1986-09-30 The Singer Company Method and apparatus for texture generation
US4884225A (en) * 1987-04-03 1989-11-28 University Of Massachusetts Medical Center Filtering in 3-D visual system
US5161204A (en) * 1990-06-04 1992-11-03 Neuristics, Inc. Apparatus for generating a feature matrix based on normalized out-class and in-class variation matrices
US5101270A (en) * 1990-12-13 1992-03-31 The Johns Hopkins University Method and apparatus for radon transformation and angular correlation in optical processors
JP2845107B2 (ja) * 1993-10-27 1999-01-13 三菱電機株式会社 画像処理装置
US6002738A (en) * 1995-07-07 1999-12-14 Silicon Graphics, Inc. System and method of performing tomographic reconstruction and volume rendering using texture mapping
US5867609A (en) * 1995-12-07 1999-02-02 Nec Research Institute, Inc. Method for computing correlation operations on partially occluded data
AUPN727295A0 (en) * 1995-12-21 1996-01-18 Canon Kabushiki Kaisha Zone segmentation for image display
JPH09251554A (ja) * 1996-03-18 1997-09-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 画像処理装置
US5841890A (en) * 1996-05-06 1998-11-24 Northrop Grumman Corporation Multi-dimensional wavelet tomography
DE19813926A1 (de) * 1998-03-28 1999-09-30 Philips Patentverwaltung Verfahren und Anordnung der medizinischen Bilddatenverarbeitung
US6266442B1 (en) * 1998-10-23 2001-07-24 Facet Technology Corp. Method and apparatus for identifying objects depicted in a videostream
KR100444778B1 (ko) * 1999-02-05 2004-08-18 삼성전자주식회사 영상 텍스쳐 추출 방법 및 그 장치

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KULKARNI A D ET AL: "Artificial neural network models for texture classification via: the Radon transform", APPLIED COMPUTING: TECHNOLOGICAL CHALLENGES OF THE 1990'S. PROCEEDINGS OF THE 1992 ACM/SIGAPP SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING ACM, 1992, NEW YORK, NY, USA, pages 659 - 664, XP002294005, ISBN: 0-89791-502-X *
MANJUNATH B S ET AL: "Texture features for browsing and retrieval of image data", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE IEEE COMPUT. SOC USA, vol. 18, no. 8, 1996 - 1996, US, pages 837 - 842, XP002294006, ISSN: 0162-8828 *
MILANESE R ET AL: "A ROTATION, TRANSLATION, AND SCALE-INVARIANT APPROACH TO CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL", JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION, ACADEMIC PRESS, INC, US, vol. 10, no. 2, June 1999 (1999-06-01), US, pages 186 - 196, XP001182190, ISSN: 1047-3203 *

Also Published As

Publication number Publication date
HK1036660A1 (en) 2002-01-11
KR100308456B1 (ko) 2001-11-02
DE10033462B4 (de) 2005-10-20
AU5710700A (en) 2001-01-30
FR2861877A1 (fr) 2005-05-06
JP2001067462A (ja) 2001-03-16
EP1183651A4 (fr) 2005-02-23
CA2367966A1 (fr) 2001-01-18
JP4733813B2 (ja) 2011-07-27
GB2355378B (en) 2004-01-21
GB2355378A (en) 2001-04-18
FR2861877B1 (fr) 2006-07-28
FR2798748B1 (fr) 2006-08-04
EP1183651A1 (fr) 2002-03-06
US6803919B1 (en) 2004-10-12
WO2001004842A1 (fr) 2001-01-18
FR2861876A1 (fr) 2005-05-06
CA2367966C (fr) 2008-03-11
GB0016488D0 (en) 2000-08-23
KR20010012020A (ko) 2001-02-15
FR2861876B1 (fr) 2006-07-21
DE10033462A1 (de) 2001-02-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
FR2798748A1 (fr) Procede de description de texture et procede d&#39;extraction basee sur la texture dans le domaine frequenciel
US12105753B2 (en) Automated cover song identification
Javidi et al. Three-dimensional imaging and recognition of microorganism using single-exposure on-line (SEOL) digital holography
EP1697862B1 (fr) Procede d&#39;indexation et d&#39;identification de documents multimedias
CA2360364C (fr) Procede de description de texture et procede de recherche d&#39;images base sur la texture a l&#39;aide d&#39;un filtre de gabor dans le domaine frequentiel
JP2001209803A (ja) 内容基盤イメージ検索システム及びその方法
RU2345414C1 (ru) Способ построения системы индексирования для поиска объектов на цифровых изображениях
KR20130142191A (ko) 비주얼 탐색을 위한 강건한 특징 매칭
US12105754B2 (en) Audio identification based on data structure
Nathalie Diane et al. A survey of partition‐based techniques for copy‐move forgery detection
CN111182364A (zh) 一种短视频版权检测方法及系统
FR2801991A1 (fr) Procede et dispositif de recherche d&#39;images basee sur le contenu prenant en compte le contenu de regions d&#39;interet
Bosilj et al. Beyond MSER: Maximally stable regions using tree of shapes
Milani et al. Phylogenetic analysis of near-duplicate and semantically-similar images using viewpoint localization
Dubey et al. Survey on food intake methods using visual technologies
FR2821947A1 (fr) Procede et dispositif de validation de parametres definissant une image
John Bosco et al. Improved similar images retrieval: Dynamic multi-feature of fusion a method with texture features
Chutel et al. Content Based Reverse Image Search
Li et al. Quantitative steganalysis of least significant bit matching revisited for consecutive pixels
Verde Digital Audio Phylogeny. A Computer Vision Analysis on Spectrograms
FR3056800A1 (fr) Procede de caracterisation d’une image
EP3420470A1 (fr) Procédé de description de documents multimedia par traduction inter-modalités, système et programme d&#39;ordinateur associés
Little et al. Multimedia: information representation and access
Sharma et al. Feature Set Reduction in Rotation Invariant CBIR Using Dual-Tree Complex Wavelet Transform
Zhao LIP-VIREO in Action

Legal Events

Date Code Title Description
ST Notification of lapse

Effective date: 20150331