Discussion :

[Henry22]

Bonjour,

Je suis en train de faire une étude sur comment pouvoir différencier des images naturelles et des images de synthèse. Pour l'instant, sous scilab je peux calculer la matrice de cooccurence d'une image. Ensuite, j'en extrais des caractéristiques telles que la moyenne, la variance ou encore la corrélation. J'aimerais maintenant pouvoir faire la classification entre images naturelles et images de synthèse. Pouvez vous m'orienter vers une méthode de classification sachant que sur google scholar, je trouve vraiment de tout. Egalement, j'ai entendu parler du svm qui pouvait m'aider. J'ai regardé sur wikipedia.Pensez vous que ça soit la meilleure solution dans mon cas ?

Je vous remercie d'avance

[Bucketpc]

Bonjour,

Il faut savoir différencie entre la classification supervisé et la classification non supervisé (segmentation).

SVM c'est une méthode supervisé que l'on peut utiliser en non supervisé qu'avec des hybridations avec d'autres méthodes.

la classification de l'image consiste a attribuer une classe à un pixel de l'image, sachant qu'on a un ensemble de classe bien défini.

a vrai dire je vois vraiment pas votre problème.

[ToTo13]

Il faut savoir différencie entre la classification supervisé et la classification non supervisé (segmentation).

Alors :
- "classification" en anglais se traduit par "classement" en français et fait référence aux méthode supervisées (kPPV, régression logistique, réseaux de neurones, svm, forêts aléatoires, arbres de décisions, etc.).
- "clustering" en anglais se traduit par "classification" et il s'agit des méthodes non supervisées (centres mobiles, CAH, k-moyennes, cartes auto-organisatrices de kohonen, etc.).

Sinon pour ton problème :
- je te conseille d'extraire toutes les caractéristiques Haralick sur ta matrice de cooccurrences et non pas juste quatre comme tu l'as dit. De plus, une moyenne des matrices dans plusieurs directions serait un plus.
- tu te constitues ou tu trouves sur le net, une base d'images de travail contenant autant d'images de synthèse que d'images naturelles.
- tu commences par faire du classement par régression logistique et si les résultats sont décevants, tu pourras tester des méthodes plus complexes mais pas forcément plus efficaces.
- si tu n'es toujours pas satisfait, je te conseille alors de tester les "Gray Level Run Lenght Matrix".

[Henry22]

Bonjour,

Je te remercie ToTo13. Par contre, pour commencer mon encadrant m'a conseillé de testé des méthodes très simple de classification. Déjà juste une petite approche pour commencer sur un graphique avec une barre diagonale avec des points. Si les points sont au dessus, cela correspondra à des paramètres montrant que c'est une image de synthèse et si c'est en dessous, cela montrera que c'est une image naturelle. Donc pour l'instant juste des graphes très simples sous scilab. Je vais également essayer ta méthode de régression logistiques. Sinon, pour en revenir aux paramètres oui comme t'as dit, il serait je pense plus intéréssant d'en ajouter, mon travail étant de prendre quelques paramètres pertinents mais finalement, ça serait pas plus mal d'en mettre plus. J'aimerais bien calculer en plus la moyenne des sommes. Dans la formule de la moyenne des sommes, il y a l'apparition d'une probas: px+y. Pseudocode avait déjà mis en évidence la formule de px+y et px-y dans un topic:
http://www.developpez.net/forums/d41...s/#post3621903
Par contre, je ne comprends pas trop à quoi correspond px+y ou px-y. Que veulent elles dirent? Pourquoi les a t-on crée?
De même, j'aurais besoin de plus de précisions sur les formules que j'ai utilisé pour l'instant que sont la moyenne, la variance, la corrélation, l'entropie ou encore le contraste. J'aimerais pouvoir interpréter logiquement ces formules. Egalement, dire pourquoi ces paramètres permettent de discriminer? Connaitrais tu des documents qui expliciterait un peu plus ces formules?

Je vous remercie d'avance

[ToTo13]

Bonsoir,

il y a trois contributions dans la rubriques Contribuez du forum et beaucoup d'explications sont données.
Pour les différents indices calculés, leur noms sont explicites et ont des références mathématiques, donc il faut regarder de ce coté là.