en fr Contributions to image retrieval in the wavelet transform domain Contributions à lindexation dimages dans le domaine transformé en ondelettes Reportar como inadecuado




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1 SUP-COM TUNIS - Ecole supérieure des télécommunications de Tunis

Abstract : This thesis addresses the problem of images indexing and retrieval in the wavelet transformdomain. In particular, two major issues are considered: the indexing of stereo images andthe impact of quantization in still image retrieval schemes.In the first part, we propose novel retrieval approaches devoted to stereo images whichintegrate the disparity information with the visual contents of stereo images. In the firststrategy, the two views are processed separately through a univariate model. An appropriatebivariate model is employed to exploit the cross-view dependencies in the secondmethod. In the third strategy, we resort to a multivariate model to further capture thespatial dependencies of wavelet subbands.In the second part, different strategies are designed to improve the drop of retrieval performancesresulting from the quantization of database or query images. First, we proposeto operate on the quantized coefficients by applying a processing step that aims at reducingthe mismatch between the bitrates of the model and the query images. As analternative, we propose to recover the statistical parameters of original wavelet coefficientsdirectly from the quantized ones. Then, we investigate different quantization schemes andwe exploit inherent properties of each one in order to design an efficient retrieval strategy.

Résumé : Cette thèse est consacrée à l’indexation d’images dans le domaine transformé en ondelettes. En particulier, nous nous intéressons à des problématiques assez peu étudiées : l-indexation des images stéréoscopiques et l-impact de la quantification des images fixes sur les performances du système de recherche.Dans la première partie, nous avons proposé des nouvelles approches d’indexation des images binoculaires fixes qui visent à incorporer l’information de la disparité pour améliorer la précision de la recherche. Dans la première stratégie, les deux vues sont traitées séparément en utilisant un modèle univarié. Un modèle bivarié approprié a été utilisé pour exploiter les dépendances inter-vues dans la seconde méthode. Dans la troisième stratégie, nous avons recours à un modèle multivarié pour modéliser les dépendances spatiales des sous-bandes d-ondelettes.Dans la deuxième partie, nous avons conçu des stratégies novatrices pour réduire la baisse des performances due à la quantification des images de la base et de la requête avec des débits différents. D’abord, nous avons proposé d-opérer sur les coefficients d’ondelettes quantifiés en appliquant une étape de pré- traitement avant l’extraction des descripteurs qui vise à réduire l-écart du débit entre les images de la base et de la requête. Comme alternative, nous avons proposé de récupérer les paramètres statistiques des coefficients ondelettes originaux directement à partir de ceux quantifiés. Enfin, nous avons étudié différents schémas de quantification et nous avons exploité les propriétés inhérentes de chacun afin de concevoir une stratégie de recherche efficace.

en fr

Keywords : Content-based image retrieval image compression wavelet domain statistical models moment preserving quantization distribution preserving quantization stereo imagess disparity map feature extraction retrieval performance.

Mots-clés : le quantificateur qui préserve les moments modèles statistiques compression d-images transformations en ondelettes Recherche d-images par le contenu le quantificateur qui préserve les distributions images stéréoscopiques carte de disparité extraction d-attributs performances de recherche





Autor: Amani Chaker -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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