Apport de l'espace Teinte-Saturation-Luminance pour la segmentation spatiale et temporelle
Hue-Saturation-Luminance Colour Space for Spatial and Temporal Segmentation
OPEN ACCESS
In this article, we focus on the Hue Saturation Luminance colour space, known for its appropriate representation of the human vision, and we illustrate its interest in the segmentation of image data, both in the spatial and temporal dimensions. The HSL space, with its particular properties (one angular component, the hue, and two scalar components, the saturation and the luminance), requires some original computation models. So our contribution is triple: first we will deal with colour representation in the HSL space and with specific computation methods which have to be involved. Then we will show the relevance of this colour space for automatic segmentation of image data in the two domains which are space and time. Spatial segmentation is considered under the problem of background and foreground separation for which we propose a multiresolution approach which requires a single image. Temporal segmentation corresponds to shot change detection in an image sequence, and the method we are proposing is based on the use ofcontext-independent distance measures. Common properties of our both methods (spatial and temporal segmentations) are efficiency (processing time compatible with video framerate) and robustness (in particular against illumination changes). We illustrate these two approaches with results obtained in the domain of sport video sequences analysis and we compare in this context the use of HSL and RGB colour spaces.
Résumé
Dans cet article, nous nous focalisons sur l'espace Teinte Saturation Luminance, réputé pour sa meilleure représentation de la vision humaine, et illustrons son intérêt dans la segmentation de données image, que ce soit dans l'espace ou dans le temps. L'espace TSL, aux caractéristiques particulières (une composante angulaire, la teinte, et deux composantes scalaires, la saturation et la luminance) nécessite des modes de calcul originaux. Notre contribution est donc triple: tout d'abord nous nous attarderons sur la représentation des couleurs dans l'espace TSL et sur les méthodes de calcul spécifiques qui doivent être employées. Ensuite nous montrerons l'intérêt de cet espace dans la segmentation automatique de données image dans les deux domaines que sont l'espace et le temps. La segmentation spatiale est assimilée au problème de la séparation du fond et des objets pour cela nous proposons une approche multirésolution ne nécessitant qu'une seule image. La segmentation temporelle correspond à la détection des changements de plan dans une séquence d'images, et la méthode que nous proposons pour l'obtenir se base sur l'utilisation de mesures de distances indépendamment du contexte. Les caractéristiques communes de nos deux méthodes (segmentation spatiale et segmentation temporelle) sont l'efficacité (temps de traitement permettant de respecter la cadence vidéo) et la robustesse (notamment aux changements d'illumination). Nous illustrons ces deux approches par des résultats obtenus dans le domaine de l'analyse de séquences vidéo sportives et comparons dans ce contexte l'usage des espaces TSL et RVB.
HSL, segmentation, multiresolution, illumination, background / foreground separation, shot change
Mots clés
TSL, segmentation, multirésolution, illumination, séparation objets/fond, changements de plan
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