GRETSI'03 19e Colloque GRETSI
sur le traitement du signal et des images
Paris   8 - 11 septembre 2003
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Informations concernant l'article

Titre
Décomposition empirique multimodale bidimensionnelle modifiée pour l'analyse d'images
Auteur(s)
Jean Claude Nunes LERISS
Oumar Niang LERISS
Yasmina Bouaoune LERISS
Eric Deléchelle LERISS
Philippe Bunel LERISS
Références
vol. I, page 269
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Résumé

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