Quantification couleur: comparaisons objectives et subjectives de différents algorithmes

Quantification couleur: comparaisons objectives et subjectives de différents algorithmes

Color Quantization: Objective and Subjective Comparisons of Different Algorithms

Mohamed-Chaker Larabi Christophe Montagne  Sylvie Lelandais  André Smolarz  Christine FernandezMaloigne  Philippe Cornu 

Laboratoire SIC - CNRS FRE 2731 - Université de Poitiers, Bat. SP2MI, Téléport 2, BP 30179 - 86962 Futuroscope Cedex - France

Laboratoire Systèmes Complexes (LSC) - CNRS FRE 2494, Université d'Evry-Val d'Essonne (UEVE), 40 rue du Pelvoux - 91020 Evry Cedex - France

Institut des Sciences et Technologies de l'Information de Troyes (ISTIT) - CNRS FRE 2732, Université de Technologie de Troyes (UTT) 12 rue Marie Curie, BP 2060 - 10010 Troyes Cedex - France

Page: 
385-405
|
Received: 
15 June 2004
| |
Accepted: 
N/A
| | Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

This paper deals with quality assessment of color images dedicated to quantization algorithms. Two methods are described in details, one using the baker's transform and the other using the matrix of local pallets. In this assessment campaign, the results of the described techniques are compared to those of standard algorithms such as median cut, octree and split & merge. Both objective and subjective assessment are performed. The need of subjective evaluation comes from the fact that the usual metrics do not integrate the HVS (Human Visual System). While the color is more considered as perceptual property than a quantitative data, these standard metrics fail in describing image distortion. The preliminary results of the assessment campaign show that the described methods give good results with regards to the former ones.

Résumé

Dans cette contribution, nous proposons d'évaluer la qualité de différents algorithmes de réduction de la palette couleur d'une image. Deux techniques originales sont particulièrement détaillées (avec deux variantes pour chacune d'elles): l'une basée sur la transformation du boulanger et l'autre employant la matrice des palettes locales. Dans la campagne d'évaluation, les résultats de ces deux techniques sont comparés à ceux d'algorithmes standards tels que «median cut», «octree» et «split & merge». L'évaluation se veut à la fois objective (utilisation d'une métrique et de descripteurs locaux de qualité) et subjective (utilisation d'expériences psycho-visuelles). En effet, l'usage seul d'une métrique n'intègre pas la notion de HVS (Human Visual System). La couleur étant davantage considérée comme propriété perceptuelle que comme donnée quantitative, une mesure classique ne peut décrire correctement l'altération que subit une image lors d'une réduction des couleurs. Les résultats de la campagne d'évaluation psycho-visuelle montrent une fois de plus que les métriques classiques sont souvent en contradiction avec la perception humaine de la couleur.

Keywords: 

Color image processing, color quantization, model comparison

Mots clés

Imagerie couleur, réduction des couleurs, comparaison de méthodes

1. Introduction
2. Méthodes De Quantification
3. Outils D'évaluation De La Qualité
4. Résultats Et Discussion
5. Conclusions Et Perspectives
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