Modélisation de Textures : Champs Gaussiens Autosimilaires et Signal Monogène
Abstract
We study the representation of self-similar anisotropic Gaussian fields by monogenic wavelets. The monogenic signal uses the Riesz transform and allows to extract local orientation and structure information from an image. The multiscale analysis presented here provides unbiased and consistent estimators of the anisotropy and autosimilarity parameters of specific Gaussian textures.
On s’intéresse à la représentation de champs gaussiens autosimilaires anisotropes par ondelettes monogènes. Le signal monogène utilise la transformée de Riesz et permet d’extraire des informations locales d’orientation et de structure d’une image. L’analyse multi-échelle développée ici permet d’obtenir des estimateurs non biaisés et fortement consistants des paramètres d’anisotropie et d’autosimilarité de textures gaussiennes particulières.
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