Estimation d'illuminant pour l'analyse d'image
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Date
2017-10-24
Authors
LAKEHAL Elkhamssa
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Abstract
Dans ce travail, nous nous intéressons au problème d'estimation de la couleur d'illuminant pour des -ns d'analyse d'image. Nous présentons deux algorithmes d'estimation d'illuminant global pour l'image et un algorithme pour le cas des illuminants multiples par image. Tous les algorithmes proposés sont basés sur les lois de physique. Nos algorithmes utilisent notre nouvelle hypothèse de dispersion maximale des projections de données image et l'analyse en composante principale. En e-et, l'hypothèse proposée est validée sur une grande collection d'images et utilisée par la suite pour l'estimation de la couleur de l'illuminant. Notre estimateur d'illuminants multiples suppose que la distribution spectrale de la source lumineuse n'est pas identique sur toute la scène, ce qui est le cas d'un nombre important d'images. Dans de tels cas, notre nouvel estimateur multi-illuminant récupère des estimations exactes pour chaque pixel de l'image en entrée tout en restant rapide. L'évaluation des algorithmes proposés sur diérentes collections d'images réelles a été réalisée. Les résultats expérimentaux sont satisfaisants ; nos algorithmes pré- sentent un compromis entre l'exactitude (erreur d'estimation d'illuminant) et la rapidité. Nous présentons aussi une nouvelle application pour la classi -cation des lumières nocturnes par leurs couleurs. À notre connaissance, nous sommes les premiers qui proposent d'estimer et de classier les couleurs des lumières dans les photos prises en nuit pour des -ns de prévention de la santé publique et les écosystèmes. L'application proposée estime les couleurs des lumières à partir de photos prises en nuit en utilisant une caméra commerciale. La classication des couleurs de lumières estimées avec l'algorithme k-means en trois classes blanche, bleue et rouge aide les chercheurs à faire des analyses approfondies avec les images de lumières nocturnes