L'indice géométrique

l'observateur, le ciel se situe dans la plupart des cas vers le haut. En considérant que la personne qui déclenche l'appareil est normalement positionnée par rapport à la verticale, onen déduitque le cielsesitue dans lapartie haute de l'image.

Lorsqu'on essaie de capter une scène à l'aide d'un appareil photographique, le point de vue donne une vision réduite de l'espace et le ciel est rarement contenu dans le cadre; il apparaîtsouvent en borduredes images.

En eet, l'analyse de notre base de données a montré que sur 489 images, seules 4 conte- naient des zonesde cieldéconnectées des bords de l'image.

Selon les caractéristiques du processus d'acquisition, les images d'une base de données peuvent être orientées naturellement oupas. Dans le premier cas, la recherche de l'indice géométrique peut se réduire à l'analyse de la partie supérieure de l'image. Les images de notre base de données n'étant pas orientées, on considère que l'indice géométrique se traduit uniquement par une relation de connexité avec tous les bords de l'image.

6.4.2 L'indice colorimétrique

A l'exception de la couleur du cielcrépusculaire, la teinte du ciel reste comprise dans les couleurs correspondant aux longueurs d'onde faibles (400-500nm). Si la teinte est re- lativement stable pour les divers aspects du ciel que nous nous proposons de détecter, la saturation et la luminance varient de façon importante en fonction des conditions météo- rologiques, les paramètres d'acquisition et la sensibilité du lm. L'indice de couleur sera donc déni exclusivement sur les teintes. La sélection des teintes caractéristiques inclut tous les rendus de couleur que l'on observe dans les conditions météorologiques dégagées (ciel bleu), couvertes (ciel gris) ounuageuses (ciel bleu et gris).

6.4.3 L'indice de texture

Dupointdevuedelasensationperceptuelle,ilsembleraitqu'iln'yaitpasdesimilarités entrelatextured'uncieldégagéetcelled'uncielnuageux.Larecherchedecritèresgénéraux qui engloberaient les diérents aspects du ciel n'est pas évidente. L'observateur humain peut dicilement confondre la texture d'un nuage avec celle d'un ciel bleu. Il convient donc de considérerl'indice de texturenon pas sous l'angle de laperception humaine,mais sous celui du processusde formationde l'image.

Le ciel n'est pas une source de lumière dans le sens strict du terme, cependant, il dière aussi de la plus grande partie des objets rencontrés dans une scène. Le ciel ne rééchit pas la lumière, mais il la transmet directement du soleil [34] : on peut considérer qu'il agitcommeun ltre quidisperse lalumière.Cette dispersionhomogénéise lalumièresans produired'inter-réexions(quigénèrent lasensation de texture).Cette absence detexture est observée dans les régions de ciel bleu comme dans les régions nuageuses. Le ciel se

6.4.4 L'indice de luminance

Le ciel peut être considéré dans certains cas comme une source de lumière diuse qui génèrelalumièreambiante.Ceci estparticulièrementvraipourlesimagesprisespar temps couvert (lorsque la totalitédes rayons lumineux provenant de la source sont dispersés par lacouche nuageuse).

Si on considère le ciel comme une source lumineuse, l'intensité globale qu'il transmet est plusélevéequel'intensitémoyennerééchieparlesdivers objetscomposantlascène.C'est sur la base de cette considération que nous imposons une autre contrainte aux régions de ciel. Les régions candidates doivent avoir une luminance moyenne élevée par rapport aux objets de la scène. Cet indice, vrai dans l'univers physique doit être manipulé avec précautionen pratique.Laréponsespectraledes cônesn'étantpas constantesur lespectre des longueurs d'onde visibles, deux couleurs de même luminance en termes d'énergie de spectre ne seront pas perçues comme ayant la même luminance si leur longueur d'onde dominanteestdiérente.Decefait,unesurfacerééchissantepeutprésenteruneluminance plus forte quela régioncorrespondant àla source elle-même.

6.5 Mise en ÷uvre

Les indices que nous avons décrits précédemment sont basés sur des caractéristiques perceptuelles ou physiques. Pour pouvoir les exploiter dans un algorithme de traitement d'image, chaque indice doit être interprété dans un langage  numérique . Comme la procédurededétectionquenousprésentonsestbaséesuruneétapeinitialedesegmentation, il conviendra d'exprimer lesindices choisis en termes de caractéristiquesde régions. Pour commencer,nous créonsunepartitionde l'imagebasée surdes critèresde bas niveau comme la couleur et la texture. Les caractéristiques des régions obtenues doivent nous permettred'endéduirelescaractéristiquesphysiquesdesobjetscorrespondantsdelascène. L'outil de segmentation que nous utilisons ici est la ligne de partage des eaux, présentée dans le chapitre4. Elle est appliquée sur un gradient couleur correspondant à la distance euclidienne maximale rencontrée dans un voisinage donné et calculée dans l'espace CIE- Lab.Ce gradientproduitune cartographiedescontoursde l'imagerésultantdesdiérentes réectances spectrales etdes variations locales d'illumination.Le but de cette étape n'est pas d'extraire les objets de la scène mais de créer une partition de bas niveau selon les caractéristiques locales de la scène.

Pour améliorer l'ecacité du processus, chaque indice est utilisé comme un ltre sur les composantes del'image,ce quipermetd'éliminerlesrégionsquine vérientpas leprédicat associé au ltre. Lorsque une région n'est pas conforme aux caractéristiques recherchées, elle est éliminée de façon permanente, même si elle vérie tous les autres indices. Cette méthode de conception cherche àréduirelacomplexitéde l'algorithmepour lerendreplus rapide tout en réduisant lenombre de fausses alarmes.

Segmentation

Filtre de luminance

Filtre de texture

Régions de ciel

Image originale

Pré−filtrage

Filtre de connexité_{aux bords}

Sélection des couleurs

Reconstruction géodésique

Fig.6.4 Diagramme fonctionnelde l'algorithme

homogénéise lescouleurs, appliqué sur un voisinage carré de 33. Sur cette image ltrée nous calculons legradient couleurpour produire l'image-mosaïqueàl'aide de laLPE. Les régions de cette image sont analysées dans le but d'en extraire les plus sombres, les plus petites ettoutes celles quin'ontpas de pixels adjacents auxbords de l'image.On obtient, aprèsavoiréliminéunegrandepartiedesrégions,un masquede régionscandidatesquel'on utilise dans un processus de reconstruction géodésique. Cette dernière étape implémente lasélectionselonlecritère decouleur. On désire gardertouteslesrégionsde notremasque qui ont une partie de leurs pixels inclus dans la zone chromatique sélectionnée. De cette manière, nous autorisons une plus grande exibilité de détection pour les régions qui ont une chrominance distribuée autour du point achromatique.

Ces étapessont décrites en détail ci-dessous.

6.5.1 Pré-ltrage et segmentation

Avant de procéder à la segmentation de l'image, il est nécessaire de ltrer l'image initiale.Outre lefait que cette étape permette de simplierl'image,elle élimineaussi une partie de la sur-segmentation qui résulte de l'utilisationde la ligne de partage des eaux. Leltrageemployépeut biensûr être ounon morphologique.Nousavonschoisiun ltrage médian vectoriel, plus adapté au traitement des images couleur (cf. section 4.3). Comme dans la section 5.4.2, nous ne recherchons pas à eectuer de simplication drastique de l'image;les traitementssuivanttolèrentune certaine sur-segmentation.

L'étape suivante consiste à créer une image-mosaïque à partir de l'image ltrée. Cette image-mosaïque est construite sur le gradient couleur calculé par la distance euclidienne dans l'espace couleur CIE-Lab. Le choix de cet espace et celui de la mesure euclidienne sontdéterminants;ilspermettentd'obtenirdesrégionsdecielcorrectementsegmentéesdès l'image-mosaïque(cf.gure4.17).Enconséquence,aucunehiérarchisationn'estnécessaire. L'image-mosaïque, en termes de segmentation hiérarchique, correspond à la partition de plus basniveau:lenombre derégionsde l'imagesegmentée est égalaunombrede minima du gradientde l'image.

Les étiquettes attribuées à chaque région correspondent aux pixels d'une région de l'imagepré-ltrée situés sur un minimadu gradient.

Cette partition d'imageélémentaire nous permet d'extraire les régionsqui présentent des caractéristiques conformes aux indices perceptuels d'identicationdu ciel(gure 6.5). En

(a) (b)

Fig. 6.5 (a) Image originale(b) Image-mosaïque