Fast segmentation of color images by 3D compact histogram analysis integrating a fuzzy neighborhood model, and a second approach by color re-quantification

 

Segmentation rapide d’images couleurs par analyse d’histogrammes 3D compact intégrant un modèle

de voisinage flou, et une seconde approche

par ré-quantification des couleurs

 

S. Ouattara1, J. T. Zoueu2*

1 Laboratoire d’Instrumentation, d’Image et de Spectroscopie (L2IS), Institut National Polytechnique Félix Houphouët-Boigny,

 B.P 1093, Yamoussoukro, Côte d’Ivoire

2 Laboratoire d’Ingénierie des Systèmes Automatisés (LISA), Institut Universitaire de Technologie,

 B.P 42018, 49016 ANGERS CEDEX, France

* Corresponding author. E-mail: jzoueu@yahoo.fr

Received: 03 December 2008; revised version accepted: 11 October 2009

Abstract

     In this paper we present a fast unsupervised segmentation method of color images based on the 3D compact histograms. In order to resolve the problems of handling 3D histograms and to palliate the defects of the marginal and bi-marginal approaches, the use of the 3D compact histogram to accomplish classification in the color space RGB proved to be necessary. The interest of this work is based on the use of compact histogram which is a structure with reduced volume of colors without loss of data of the classical histogram and favouring a fast segmentation of color images.

 

Keywords: Color image; Classification; Unsupervised Segmentation; 3D compact histogram; Hierarchical analysis; Fuzzy neighborhoods; connected components labeling; re-quantization; Evaluation of segmentations.

 

Résumé

     Dans cet article nous présentons une méthode rapide de segmentation hiérarchique non supervisée d’images couleur basée sur l’analyse de l’histogramme 3D compact. Afin de résoudre les problèmes liés à la manipulation des histogrammes 3D et de pallier les défauts des approches marginales et bi-marginales, l’utilisation de l’histogramme 3D compact pour réaliser la classification dans l’espace couleur RGB s’est avérée nécessaire. L’intérêt de ce travail repose sur l’utilisation de l’histogramme compact qui est une structure à volume réduit de couleurs sans perte de données de l’histogramme classique et favorisant une segmentation rapide des images couleurs.

 

Mots clés: Image couleur; Classification ; Segmentation non supervisée; Histogramme compact 3D; Analyse hiérarchique; Voisinages flous; Etiquetage en composantes connexes; Requantification; Evaluation de segmentations.

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