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Communication Dans Un Congrès Année : 2013

Indexation d'images texturées fondée sur le modèle multivarié de la Gaussienne généralisée asymétrique à copule Gaussienne

Résumé

Dans ce papier, nous nous intéressons à l'indexation d'images texturées dans le contexte des modèles probabilistes multivariés. En utilisant une transformée en ondelettes, la dépendance entre les coefficients des sous-bandes peut être caractérisée à l'aide d'un modèle stochastique multivarié. Nous introduisons le modèle multivarié de la Gaussienne généralisée asymétrique à copule Gaussienne (GC-MAGG) pour la caractérisation de la dépendance spatiale des coefficients d'ondelettes en prenant en compte l'éventuelle asymétrie de leurs distributions marginales. Le modèle proposé est validé en utilisant un test statistique d'adéquation aux statistiques jointes observées. L'expression analytique de la divergence de Jeffreys entre deux distributions à copule Gaussienne est calculée afin de mesurer la similarité et utiliser le modèle proposé dans une application de classification d'images. En comparaison avec d'autres modèles de la littérature, des bonnes performances sont obtenues en recherche d'images par contenu textural en utilisant le modèle proposé GC-MAGG.
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GRETSI2013_Indexation_d_images_texturA_es_fondA_e_sur_le_modA_le_multivariA_de_la_Gaussienne_gA_nA_ralisA_e_asymA_trique_A_copule_Gaussienne.pdf (244.94 Ko) Télécharger le fichier
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Dates et versions

hal-00917586 , version 1 (12-12-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00917586 , version 1

Citer

Nour-Eddine Lasmar, Yannick Berthoumieu. Indexation d'images texturées fondée sur le modèle multivarié de la Gaussienne généralisée asymétrique à copule Gaussienne. XXIVème colloque GRETSI, Sep 2013, Brest, France. pp.1-4. ⟨hal-00917586⟩
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