Abstract FR:

Ce travail consiste à comparer les différentes représentations vectorielles de textures afin d'en choisir une pour notre prochaine étape : la segmentation d'image texturée. A travers 27 expériences de l'analyse discriminante et 24 de la classification hiérarchique, en utilisant sept images de texture naturelle de l'album de P. Brodatz « Texture », nous avons essayé de trouver le meilleur vecteur caractéristique de texture parmi les 4 suivants, obtenus à partir du périodogramme, des coefficients du modèle autorégressif (AR), de l'estimation spectrale du modèle AR et des matrices de cooccurrence. Ces expériences nous montrent que le vecteur caractéristique dont les composantes sont les coefficients du modèle AR de la texture correspondante est suffisamment bonne pour assurer l'analyse d'image fondée sur la texture