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Coquin, D., Bolon, P. & Ionescu, B., 2002, International Conference on Pattern Recognition ICPR, Dissimilarity measures in color spaces. pp. 612–5.
Méthodologie/Résultats principaux
Adaptation de la méthode décrite dans [Coquin 2001] aux images couleurs. La couleur (information 3D) est ramenée à un index sur une palette (information 1D). Un point est alors décrit par un pixel (x, y, c), de façon analogue à une image en niv. de gris. Le même formalisme peut être donc utilisé (ie. distance de Baddeley entre images vues comme de surface). Cependant l’index 
n’est pas linéaire, il est donc nécessaire d’utiliser des opérateurs non-linéaires.
Avantages/Intérêt:
- temps de calculs qui n’explosent pas.
Désavantages/Critique:
- couleur = information 1D. Quid de la “topologie” entre couleurs?
FMN.
- Une sélection (automatique) de billets similaires :
- Proximité des couleurs
- Note de lecture : Distance-based functions for image comparison [Di Gesù 1999]
- Note de lecture : Application of Baddeley’s distance to dissimilarity measurement between gray scale images [Coquin 2001]
- Note de lecture : New discrepancy measures for segmentation evaluation [Goumedeine 2003]
- Petite revue des transformations en distance pour des images en niveaux de gris
