Histogramme De Couleurs

Histogramme De Couleurs

Histogramme de couleurs

Un histogramme des couleurs est, en Imagerie numérique, une représentation d'une image dérivée du comptage de la couleur de chaque pixel.

L'idée a été proposée par Michael Swain et Dana Ballard en 1991[1] et est principalement utilisée dans les situations où, la rapidité du traitement de l'image est un facteur déterminant du choix de l'algorithme ou est un objet spécifique, au lieu d'être une classe d'objets abstraite qui requiert d' être identifiée ; telle que notée par Swain et Ballard : « Cela peut ne pas être utile pour modéliser une tasse de café étant rouge ou blanche, mais peut être utile pour vous.»

Les histogrammes de couleurs peuvent être construits dans plusieurs plages de couleurs, RVB ou toute autre plage de couleurs de toute dimension. Un histogramme de couleurs est produit en découpant d'abord les couleurs de l'image dans certain nombre de cases, puis en comptant le nombre de pixels dans chaque case:

rouge
0-63 64-127 128-191 192-255
bleu 0-63 43 78 18 0
64-127 45 67 33 2
128-191 127 58 25 8
192-255 140 47 47 13

Ceci fournit une vue d'ensemble bien plus compacte des données dans une image que de savoir la valeur exacte de chaque pixel. L'histogramme de couleurs d'une image est invariable selon la translation ou de la rotation de l'axe de vue, et varie progressivement selon l'angle de vue. Ce qui fait que l'histogramme de couleurs est un outil particulièrement intéressant pour la reconnaissance d'objets ayant une position et une rotation inconnue par rapport à la scène.

L'inconvénient principal de cet histogramme est que la représentation obtenue dépend seulement de la couleur de l'objet étudié, par ce fait il n'y a pas de moyen de distinguer la différence entre une tasse rouge et blanche d'une autre tasse blanche et rouge. En d'autres termes, l'algorithme de l'histogramme de couleurs n'a pas d'idée générale de la tasse, seulement de son nombre de couleurs, alors on ne peut la comparer avec une tasse bleue et blanche, car les informations obtenues ne seront pas semblables.

Notes et références

  1. ↑ MJ Swain, DH Ballard: Color Indexing, International Journal of Computer Vision, 1991
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