Définition technique de la texture :
La texture, dans le contexte du traitement d'image, est définie comme un motif distinctif de valeurs de pixels qui forment un arrangement répétitif sur une région d'une image. Il décrit comment l'intensité ou les valeurs de couleur des pixels sont distribuées et organisées dans une zone spécifique. Les textures sont souvent caractérisées par leur grossièreté, leur directivité et leur régularité.
Types de textures :
Il existe différents types de textures dans les images numériques, chacune contribuant à la complexité visuelle et à la richesse de la scène. Voici quelques catégories courantes :
1. Textures fines :composées de petites variations de pixels étroitement espacées.
2. Textures grossières :constituées de variations importantes et distinctes des valeurs de pixels.
3. Textures régulières :caractérisées par un motif cohérent et répétitif.
4. Textures irrégulières :manque de motif cohérent et se compose d'arrangements aléatoires de valeurs de pixels.
5. Textures directionnelles :présente une orientation ou une directionnalité claire, comme des rayures ou des ondulations.
6. Textures non directionnelles :n’ont aucune directionnalité spécifique et semblent plus uniformes.
7. Textures stochastiques :illustrez des modèles aléatoires ou imprévisibles.
Analyse des textures :
L'analyse des textures des images est un aspect fondamental du traitement d'images et de la vision par ordinateur. Diverses techniques mathématiques et statistiques sont utilisées pour extraire des informations quantitatives à partir de textures, permettant ainsi l'identification, la segmentation et la classification de différentes régions au sein d'une image.
Des méthodes telles que les matrices de cooccurrence, les filtres de Gabor et les transformations en ondelettes sont couramment utilisées pour caractériser et extraire les caractéristiques de texture. Ces fonctionnalités sont ensuite utilisées pour un large éventail d’applications, notamment :
1. Segmentation d'image :différencier des objets ou des régions en fonction de leurs textures uniques.
2. Reconnaissance d'objets :identifier et catégoriser les objets en analysant leurs caractéristiques de texture.
3. Récupération d'images basée sur le contenu :recherche et récupération d'images en fonction de leur similarité de texture avec une image de requête.
4. Imagerie médicale :Analyser les textures des tissus pour détecter les anomalies et faciliter le diagnostic.
5. Télédétection : Classification de la couverture terrestre et des types de terrain dans l'imagerie satellite.
6. Contrôle de la qualité industrielle : Inspection des surfaces et des matériaux pour détecter les défauts en fonction des modèles de texture.
Dans l’ensemble, les textures fournissent des informations précieuses sur les propriétés visuelles et le contenu des images numériques. En comprenant et en analysant les textures, les chercheurs et les praticiens de divers domaines peuvent extraire des informations significatives et mieux comprendre les données visuelles.