Application de la morphologie mathématique à l'analyse des conditions d'éclairage des images couleur
Résumé
In this thesis some color image analysis tools are presented aiming at extracting pertinent information on the lighting conditions in which the picture was taken. Through these tools, we seek to understand the semantic content of a picture by the way it is lit. This knowledge is useful in several imaging domains such as augmented reality, motion picture post-production, image indexation and pattern recognition. Light's intrinsic information is not directly available in the digital image which is the result of the integration and the digitalization of the incident spectral flux with the scene's spectral reflectances. Thus, some semantic objects of interest according to our problem are identified and the tools needed to analyze them are implemented. To do so, physical lighting models are used in order to describe the light reflection behavior and to understand how it modifies the image data. Firstly, a photometric approach to the analysis of the lighting conditions is presented. It is built around a shadow detection tool. The shadow information content allows the measurement of a luminance contrast over the whole image, giving a ratio between the energy of the direct light source and the ambient light source. In order to increase the accuracy of the analysis, a sky detection tool is developed. It enables the extraction of the meteorological conditions prevailing when the picture was taken. Indeed, the lighting conditions vary greatly from a clear sky to a covered one. Secondly, we present a method for detecting the illuminant's chrominance. This tool takes advantage of the chromatic convergence which is based on the dichromatic model. The convergence observed on non-homogeneous surfaces is used in order to identify the illuminant's chrominance. The problems inherent to the existing techniques, related to the statistical nature of the processing implemented, are bypassed by using the morphological color segmentation. It allows segmenting the image in regions homogeneous in color and luminance; each region being made of a single spectral re ectance. A filltering step is also implemented in order to filter out the regions which do not verify the assumptions made by the dichromatic model. Finally, the chromatic convergences computed on each region are projected on the chromatic diagram. The most probable intersection of the set of all straits with the locus of the planckian radiators is the point of convergence. This point gives the coordinates of the illuminant's chrominance.
Cette thèse présente des outils d'analyse d'images couleur visant à extraire des informations pertinentes sur les conditions d'éclairage dans lesquelles ont été prises les photos. A travers ces outils, nous cherchons à comprendre le contenu sémantique d'une image en étudiant sa composante lumineuse. Ces connaissances sont utiles dans divers domaines d'imagerie tels que la réalité augmentée, la post-production cinématographique, l'indexation d'image et la reconnaissance des formes. L'information intrinsèque à la composante lumineuse n'est pas directement disponible à travers les données image. L'information contenue dans une image numérisée est le résultat de l'intégration et de la numérisation du flux spectral incident qui est modifié par les caractéristiques géométriques et spectrales des objets composant la scène. Nous identifions donc des objets sémantiques d'intérêt dans le cadre de notre problématique et nous développons les outils nécessaires pour les analyser. Dans ce but, nous nous appuyons sur des modèles physiques d'illumination pour décrire les phénomènes de réflexion lumineuse et comprendre comment ils se traduisent dans les données image. Dans un premier temps, nous présentons une approche photométrique de l'analyse des conditions d'éclairage qui s'articule autour d'un outil de détection des ombres dans les images couleur. L'information contenue dans les ombres permet de mesurer le contraste de luminance global sur les images, ce qui donne une indication sur le rapport entre la lumière directe et la lumière ambiante. Pour afiner l'analyse, nous présentons aussi un outil de détection de ciel qui permet d'identifier les conditions météorologiques au moment de la prise de vue. Selon que le ciel soit couvert, dégagé ou nuageux, les conditions d'éclairage varient et modifient l'aspect de l'image. Dans un deuxième temps, nous présentons une méthode de détection de la chrominance de l'illuminant. Cet outil reprend le principe de convergence chromatique basé sur le modèle de réflexion dichromatique. La convergence observée sur les surfaces inhomogènes est utilisée pour identifier la chrominance de l'illuminant. Les problèmes inhérents aux méthodes de détection existantes, liés à la nature statistique des traitements mis en oeuvre, trouvent une solution dans l'emploi de la segmentation morphologique couleur. Elle permet d'effectuer un découpage de l'image en zones homogènes en couleur et en luminance ; chaque région correspond à une réflectance spectrale particulière. Ensuite, un filltrage des régions est introduit pour éliminer celles qui ne vérifient pas les hypothèses de base du modèle de réflexion dichromatique. Enfin, les droites de convergences chromatiques calculées sur chaque région sont reportées sur le plan chromatique où est déterminée l'intersection entre le faisceau des droites et le locus des radiateurs de Planck. C'est le point correspondant aux coordonnées chromatiques de la chrominance de l'illuminant.