Dans le cadre d'une étude de faisabilité du dénombrement d'épis de blé par imagerie couleur, une méthode d'analyse de textures sur des composantes d'espaces couleurs a été développée. L'objectif agronomique est la prévision de rendement avant la moisson par évaluation du nombre moyen d'épis par unité de surface en tenant compte de la variabilité intra-parcellaire. Pour ce dénombrement par image, nous étudions six paramètres de texture (deux valeurs statistiques et quatre coefficients d'Haralick issus de la matrice de cooccurrence) que nous évaluons sur les composantes d'espaces couleurs utilisées en agronomie. Un nouvel espace hybride permet de créer une représentation d'images de blé prises en milieu naturel dans lesquelles l'extraction d'épis sera améliorée. La méthode basée sur des mesures de distances (Euclidienne, de Mahalanobis) permet d'extraire les épis avec quelques erreurs corrigées par de la morphologie mathématique. Malgré les difficultés dues à la variation de luminosité et à l'entropie élevée des scènes, les résultats permettent de trouver en partie les épis, et les dernières images en court de traitement permettent une meilleure segmentation.

Working on a feasibility study of wheatears counting, a colour component texture's analysis method was developed. The agronomic goal is yield prediction before harvest evaluating mean number of wheatears per squared meter according to the field variation knowledge. To this counting system, we evaluate six textural parameters (two statistical parameters and four Haralick features from co-occurrence matrix) on the main colour systems and vegetation indices used in agronomic applications. A new hybrid system provides a representation of wheatears' pictures taken under natural conditions with a better extraction of wheat. A method based on distances measurements (Euclidian, Mahalanobis) allows to extract wheatears with few errors corrected by mathematical morphology. Although we encounter difficulties from light intensity's variation and high entropy in the scene (ears' covering and shadows), results allow to extract disturbed wheatears and last recent images give an higher accuracy in segmentation.

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