GRETSI'03 19st GRETSI Symposium
on Signal and Image Processing
Paris   8 - 11 september 2003
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Title
Décomposition empirique multimodale bidimensionnelle modifiée pour l'analyse d'images
Author(s)
Jean Claude Nunes LERISS
Oumar Niang LERISS
Yasmina Bouaoune LERISS
Eric Deléchelle LERISS
Philippe Bunel LERISS
Rererences
vol. I, page 269
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Abstract

Cet article présente une nouvelle approche d'analyse d'images par une décomposition empirique multimodale bidimensionnelle (BEMD). Cette décomposition, obtenue par un processus bidimensionnel dénommé « sifting process », permet d'extraire des structures à différentes échelles et fréquences spatiales, comportant des modulations en amplitude et en fréquence. Le « sifting process » est réalisé en utilisant d'une part la reconstruction morphologique pour analyser les fréquences, et d'autre part les fonctions radiales de base (RBF) pour l'interpolation de surfaces. Nous avons modifié l'algorithme original de « sifting process » pour permettre une pseudo décomposition passe-bande d'images par l'intermédiaire de critères d'échelle et de forme. Son efficacité est démontrée sur des images et en particulier des images de textures. De plus, la décomposition multimodale empirique bidimensionnelle, dans sa version classique et modifiée, ouvre une voie prometteuse pour la réduction de bruit et l'extraction de textures.
Edition : Télécom-Paris -- 2003