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1st Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV 2004) 17-19 May 2004, London, Ontario, Canada; 01/2004
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J. Electronic Imaging. 01/2004; 13:515-522.
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ABSTRACT: We present a new method for computing the movement parameters of textured surfaces moving in a three dimensional environment. This method is based on the fact that the autocorrelation functions of an image and of its affine transformed version are linked by the same affine transformation applied to their axes. We use the Euler’s angles and the weak perspective projection. We show how to compute directly the movement parameters by means of fourth-degree polynomials which model outlines extracted from the autocorrelation function. Experimental results are presented which support the effectiveness of the proposed approach.
Pattern Recognition Letters. 01/2003;
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ABSTRACT: We develop a new histogram characterization method of colored textures, in order to recognize and classify them. This approach is simultaneously based on the use of the chromaticity diagram and the one-dimensional geometric moments. In the chromaticity diagram, we calculate the 1D distribution of wavelengths and purity factors. Then, color signature of image is done by means of 1D geometric moments computed on these two histograms and on gray-level one. Texture classification with images of database "marbleandgranite.com" is performed and confirms the validity of this approach.
05/2002;
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Pattern Recognition Letters. 01/2001; 22:759-768.
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ABSTRACT: We develop a new histogram characterization method of colored textures, in order to recognize and classify them. This approach is simultaneously based on the use of the chromaticity diagram and the one-dimensional geometric moments. In the chromaticity diagram, we calculate the 1D distribution of wavelengths and purity factors. Then, color signature of image is done by means of 1D geometric moments computed on these two histograms and on gray-level one. Texture classification with images of database ''marbleandgranite.com'' is performed and confirms the validity of this approach. Résumé Nous développons une nouvelle méthode de caractérisation d'histogrammes de textures colorées, dans un but de reconnaissance et de classification. Cette approche est basée à la fois sur l'usage du diagramme de chromaticité et des moments géométriques mono dimensionnels. Dans ce digramme de chromaticité, nous commençons par déterminer la distribution des longueurs d'onde dominantes ainsi que celle des facteurs de pureté. Nous déterminons ensuite une signature couleur de cette image en calculant les premiers moments des deux histogrammes précédents ainsi que ceux des niveaux de gris. Cette approche est validée expérimentalement par une procédure de classification sur des images de la base database ''marbleandgranite.com''.
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ABSTRACT: Dans le cadre de l'analyse d'environnement 3D texturés par traitement d'images, nous abordons ici le cas des surfaces rugueuses pour l'analyse des variations locales de leur relief à une échelle fine. En général, l'interaction entre la lumière et ces variations locales du relief se traduit par un aspect texturé des images de ces surfaces. L'objectif recherché ici est la caractérisation de leur degré de rugosité après extraction de leurs reliefs. L'approche proposée est une adaptation originale de la technique de stéréovision photométrique au cas de surfaces à forte rugosité et au comportement photométrique de type Lambertien. En effet, l'approche usuelle traite uniquement le cas de surfaces à faible rugosité sans prise en compte des phénomènes tels que les inter-reflexions, les ombrages ou encore les masquages entre facettes de surface élémentaires. Nous proposons ici la prise en compte de ces phénomènes au travers de l'adaptation du modèle de Lambert généralisé pour la stéréovision photométrique. Ainsi nous explicitons l'incidence de ces phénomènes sur le niveau de gris de l'image puis sur l'extraction du relief. Une étude est ensuite menée pour mettre en évidence de l'apport de notre approche dans le cas de surfaces à forte rugosité est menée. Les résultats obtenus sont alors exploités pour l'analyse de l'usure de la micro texture de revêtements routiers.
20° Colloque sur le traitement du signal et des images, 2005 ; p. 1164-1167.
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ABSTRACT: Les différentes méthodes de stéréovision monoculaire existantes reposent sur l'exploitation des caractéristiques des contours d'objets contenus dans deux images d'une même scène 3D. Ces méthodes sont difficilement exploitables en présence d'objets texturées. Nous proposons une méthode permettant la mesure, par exploitation du flou optique, de la profondeur d'une surface texturée dans une scène 3D. Après une phase de calibration du système optique, nous établissons une relation liant le flou à la prondeur de la texture. Cette mesure de la profondeur débute par l'acquisition d'une image nette et d'une image flou de la surface texturée. Nous mesurons ensuite le flou globale observé, au travers du calcul des coefficients de corrélations. Enfin, par exploitation de la relation flou-éloignement nous déterminons la profondeur de la texture.
16° Colloque sur le traitement du signal et des images, 1997 ; p. 757-760.
