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Etat de l’art sur les bases de données images de référence pour la classification de textures couleur
[modifier | modifier le code]L'analyse de texture est un domaine très important de la vision par ordinateur et des domaines connexes. Un très grand nombre de bases de données images est développé par plusieurs groupes de recherches dans plusieurs domaines: Analyse médicale, Robotique, Reconnaissance, Traitement d'image, etc[1].
Texture d'images
[modifier | modifier le code]La texture est une des caractéristiques importantes utilisées dans l'identification des objets d'intérêt ou des régions dans une image ( Alam et Faruqui 2011[2] ). La texture est une caractéristique importante de la propriété de surface dans les scènes visuelles et est un indice de puissance dans la perception visuelle ( Zhu et al., 1997[3] ). Il est considéré comme un assembler des images d'apparitions de texture similaires.
On peut qualifier la texture d'images par la définition "littéraire" de motif répété de manière plus ou moins homogène sur une région avec des propriétés sur la densité de répétition, l’orientation et la forme de ce motif. Dans cette approche de définition on trouve deux expressions qui caractérisent la difficulté de l’extraction de la texture : "motif" et "plus ou moins homogène". La notion de motif, tout d’abord nécessiterait de mettre en commun les informations de plusieurs pixels pour constituer un motif, puis d’analyser son caractère répétitif [4]
Classification de textures couleurs
[modifier | modifier le code]La classification consiste à calculer la probabilité d’appartenance de chaque pixel à une texture de l’image en utilisant l’énergie d’interaction du pixel en question avec ses pixels voisins dans l’espace des attributs. La classification consiste à appliquer les règles de décision afin de classer la texture analysée en lui assignant une étiquette. Il existe un grand nombre de méthodes de classification de données multidimensionnelles qui peuvent alors être appliquées à la texture couleur comme, par exemple, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de supports2, les k plus proches voisins (k-PPV3), les nuées dynamiques (k-moyennes4)... Dans certaines approches, plusieurs classificateurs sont combinés afin d’assigner à une classe, la texture couleur analysée.[5]
Les bases de classification de texture couleur les plus utilisées
[modifier | modifier le code]Cette partie décrit les caractéristiques des ensembles d’images issus des bases les plus utilisés dans le cadre de la classification d’images de textures couleur.
Base VisTex
[modifier | modifier le code]La base VisTex est une collection d’images de texture couleur extraites de scènes naturelles[6]
Référence | Nombre de classes | Nombre total d’images | Nombre d’images par classe | Taille des images |
Hernandez 2005[7] | 73 | 7680 | Variable | 64×64 |
Khotanzad 2006[8] | 16 | 1024 | 64 | 64×64 |
Khotanzad 2006 [9] | 16 | 1024 | 64 | 16×16 |
Pietikäinen 2002 [10] | 54 | 864 | 16 | 128×128 |
Mäenpää 2004 [11] | ||||
Arvis 2004 [12] | ||||
Iakovidis 2005[13] | ||||
Drimbarean 2001[14] | 16 | 8640 | 540 | 32×32 |
Palm 2002 2004 [15] | 30 | 1920 | 64 | 64×64 |
Van de Wouwer 1999[16] | ||||
Palm 2000[17] | 30 | 900 | 30 | 64×64 |
Hiremath 2006[18] | 20 | 1280 | 64 | 64×64 |
Münzenmayer 2002[19] | 32 | 320 | 10 | 64×64 |
Münzenmayer 2005[20] | 32 | 640 | 20 | 64×64 |
Sengur 2008[21] | 16 | 1920 | 120 | 128×128 |
Permuter 2006[22] | 24 | 6144 | 256 | 32×32 |
Qazi 2009[23] |
Base Outex
[modifier | modifier le code]La base d’images de texture couleur OuTex a été créée dans le but de fournir un large panel de textures pour les applications de traitement d’images [24]. Tout comme la base VisTex, la base OuTex contient un grand nombre d’objets différents, à savoir 29 catégories d’images de texture couleur
Référence | Nombre de classes | Nombre total des images | Nombre d’images par classe | Taille des images |
Pietikäinen 2002[25] | 68 | 1360 | 20 | 128×128 |
Mäenpää 2004[26] | ||||
Arvis 2004[27] | ||||
Iakovidis 2005[28] | ||||
Xu 2005[29] | ||||
Xu et al., 2006a,b, 2009a,b, 2010[30] | 319 | 51678 | 162 | 516×716 |
Base BarkTex
[modifier | modifier le code]La taille de la base BarkTex est plus importante que celle de la base VisTex. Les résultats obtenus sont donc plus significatifs et plus représentatifs de la qualité de la méthode de classi- fication considérée.
Référence | Nombre de classes | Nombre total des images | Nombre d’images par classe | Taille des images |
Palm 2002 2004[31][32] | 6 | 408 | 68 | 200×300 |
Münzenmayer 2002[33] | 6 | 1632 | 272 | 64×64 |
Porebski 2007 2008[34][35][36][37] | 6 | 408 | 68 | 80×140 |
Base CURet
[modifier | modifier le code]La base de données CURet (développée à l'Université Columbia et à l'Université d'Utrecht ) est une autre base de données bien connu et très difficile. C'est une amélioration considérable de la collection Brodatz.
Référence | Nombre de classes | Nombre total des images | Nombre d’images par classe | Taille des images |
Crosier and Griffin, 2008[38][39] | 61 | 5704 | 92 | 512×512 |
K. Dana, B. Van-Ginneken, S. Nayar, and J. Koenderink[40] | 61 | 14030 | 230 | 512×512 |
Base KTH-TIPS
[modifier | modifier le code]La base de données d'image KTH-TIPS (textures sous différents Illumination, Pose et Scale) a été créée afin d'étendre la base de données CUReT dans deux directions, en fournissant des variations d'échelle ainsi que les conditions d'acquisition et d'éclairage, et par la prise d'autres échantillons d'un sous-ensemble de ses matériaux dans différents contextes.
Référence | Nombre de classes | Nombre total des images | Nombre d’images par classe | Taille des images |
Alireza Tavakoli Targhi, Jan-Mark Geusebroek, Andrew Zisserman[41] | 11 | 1188 | 108 | 512×512 |
Base Brodatz
[modifier | modifier le code]La base Brodatz est le premier standard pour l’évaluation des algorithmes de texture tels que la classification, la segmentation, la reconnaissance d’objets, etc.
Référence | Nombre de classes | Nombre total d’images | Nombre d’images par classe | Taille des images |
Carkacioglu,2003 | 112 | 12544 | 112 | 512×512 |
Brodatz 1[42] | 14 | - | Variable (En moyenne10) | 512×512 Ou
1024×1024 |
Brodatz 2[43] | 111 | - | Variable | 512×512 |
Base Alot
[modifier | modifier le code]ALOT est une collection d’images de couleurs enregistrées à des fins scientifiques. Cette collection est dans le même esprit que la collection CURET.
Référence | Nombre de classes | Nombre total des images | Nombre d’images par classe | Taille des images | Méthode de partition |
G. J. Burghouts and J. M. Geusebroek 2009[44] | 250 | 25000 | 100 | 512×512 |
Base DynTex
[modifier | modifier le code]La base DynTex est une reference pour la reconnaissance de textures dynamiques. Différents sous-ensembles de données ont été compilées et étiquetés. Chaque séquence comporte une seule texture dynamique unique.
Référence | Nombre de classes | Nombre total des images | Nombre d’images par classe | Taille des images |
ALPHA[45] | 3 | 60 | 20 | 640×480 |
BETA[46] | 10 | 162 | Variable | 640×480 |
GAMMA[47] | 10 | 275 | Variable | 640×480 |
Autres bases de classification de texture couleur selon le domaine de l'application
[modifier | modifier le code]Textures Biomédicales
[modifier | modifier le code]Dans le domaine biomédical, la quantité d'images numériques générées à des fins diagnostiques et thérapeutiques est en constante augmentation. Malheureusement, la plupart des données ne sont pas publiques, par conséquent, il est difficile réaliser de grandes comparaisons expérimentales dans les enquêtes sur l'état de l'art.
Le tableau suivant présente quatre bases provenant de différentes régions d’examens biomédicaux.
Base | Nombre de classes | Nombre total d’images | Nombre d’images par classe | Taille des images | Résolution en pixels |
Epistroma [48] | 2 | 720 | - | 24 | Variable |
IICBU lymphoma[49] | 2 | - | - | 24 | 1388x1040 |
IICBU Liver[50] | 11 | - | - | 48 | 1388x1040 |
Messidor [51] | 12 | 1200 | - | 24 | 1440x960 ou 2240x1488 ou 2304x1536 |
Textures naturelles
[modifier | modifier le code]Les trois ensembles de données inclus dans cette section sont composées de classes de texture hétérogènes principalement composés par des scènes de la vie quotidienne comme la végétation, bâtiments, murs, plantes. La caractéristique commune des trois bases est que les images ont été acquises dans des conditions d'éclairage et de luminosité incontrôlés.
Base | Nombre de classes | Nombre total d’images | Nombre d’images par classe | Taille des images | Résolution en pixels |
Mayang [52] | 9 | 4350 | - | 24 | Variable |
STex[53] | - | 476 | - | 24 | 1024x1024 |
USPTex [54] | - | 191 | 12 | 24 | 128x128 |
Texture de matériaux
[modifier | modifier le code]Dans cette section, nous présentons sept bases d'images de texture représentant les matériaux de la vie réelle. Certains ensembles de données comprennent un type de matériau, comme le bois le granit et de la céramique et les matériaux synthétiques.
Base | Nombre de classes | Nombre total d’images | Nombre d’images par classe | Taille des images | Résolution en pixels |
BTF Bonn ‘ATRIUM’ [55] | 4 | 6561 | - | - | 800x800 |
BTF Bonn ‘UBO2003’[56] | 6 | 6561 | - | - | 256x256 |
Forest species [57] | 112 | 112 | 37 soft woods
75 hardwoods |
24 | 1024x768 |
Kylberg Sintorn [58] | 25 | - | - | 32 | 5184x3456 |
Mondial Marmi[59] | 12 | 48 | 4 | 24 | 544x544 |
Parquet [60] | 14
Chaque classe comporte 2à 4 sous classes |
295 | 6 à 8 | 24 | Variable |
VxC TSG[61] | 14
Chaque classe comporte 3 sous classes |
- | 14 à 30 | 2 | Variable |
Références
[modifier | modifier le code]- Shahera Hossain, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865513000536#b0010
- Alam, F., Faruqui, R., 2011. Optimized calculations of Haralick texture features. Euro. J. Scientific Res. 50 (4), 543–553.
- Zhu, S., Wu, Y., Mumford, D., 1997. Minimax entropy principle and its application to texture modeling. Neural Comput. 9 (8), 1627–1660.
- J. Beck, "Similarity Grouping and Peripheral Discriminability under Uncertainty", The American Journal of Psychology, 85, 1, p. 1--19, 1972.
- Enguerran Grandchamp, LAMIA - Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications et Mohamed Abadi, SIC. XLIM - XLIM, Université de Poitiers, Traitement du Signal, Gretsi, 2009, 26 (2), pp.00 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00509496
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- T. Mäenpää et M. Pietikäinen. Classification with color and texture : jointly or separately ? Pattern Recognition, 37(8) :1629–1640, 2004.
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