Etude de l'organisation spatiale du tissu conjonctif par analyse d'images basée sur une approche multiéchelles. Application à la prédiction de la tendreté de la viande bovine - Thèses Université Clermont Auvergne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2008

Study of connective tissue spatial organisation using image analysis based on multiscale approach. Application for prediction of bovine meat tenderness

Etude de l'organisation spatiale du tissu conjonctif par analyse d'images basée sur une approche multiéchelles. Application à la prédiction de la tendreté de la viande bovine

Résumé

The aim of this work is to characterize muscular tissue by evaluating its quality from imaging data. More precisely, we intend to develop prediction tools of bovine meat tenderness based on arti cial vision process, by studing intramuscular connective tissue, which contributes in a signi cant manner to the intrinsic toughness of meat. The images of muscle slices were made using two types of lighting: polarized white light and ultraviolet. Our contribution to analyze the meat images is based on a multiscale approach. Two methods of segmentation were proposed, both based on discrete wavelet transform, in particular the "à trous" algorithm. The rst one is based on the universal thresholding and the second, on the k-means algorithm applied on the image resulting from the summation of wavelet planes. Another section of this work deals with parameters extraction and decision. Information retained is the distribution of considered object sizes of the meat connective network. Statistical tools which are the linear regression and neural networks were applied on data issued from stages of image processing. The nal model retained for tenderness prediction was determined according to a maximization criterion of R2. The choice of the number of parameters was based on a cross validation criterion (Leave one out). Prediction results, derived from data base of the study, are very encouraging highlighting an undoubtedly correlation between the images parameters and sensory quality of meat particulary tenderness.
L'objectif de ce travail est de caractériser le tissu musculaire en évaluant sa qualité à partir de données d'imagerie. Plus précisement, on se propose de développer des outils de prédiction de la tendreté de la viande bovine, basés sur le processus de vision artificielle, en étudiant le tissu conjonctif intramusculaire qui contribue de manière significative à la dureté intrinsèque de la viande. Les images des coupes de muscles, ont été acquises avec deux types d'éclairage : lumière blanche polarisée et ultraviolet. Notre contribution pour analyser ces images est basée sur une approche multiéchelle. Deux méthodes de segmentation ont été proposées, elles sont basées sur la transformée en ondelettes discrète, notamment l'algorithme "à trous". La première repose sur le seuillage universel et la seconde sur l'algorithme de K-moyennes appliqué à l'image résultante d'une sommation sur les plans d'ondelettes. Un autre volet de ce travail concerne l'extraction des paramètres et la décision. L'information retenue est la distribution des tailles d'objets éléments de la trame conjonctive de viande. Les outils statistiques que sont la régression linéaire et les réseaux de neurones ont été appliqués aux données issues des étapes de traitement des images. Le modèle final qui a été retenu pour la prévision de la tendreté a été déterminé selon un critère de maximisation du R2. Le choix du nombre de paramètres a été basé sur un critère de validation croisée (Leave one out). Les résultats de prédiction, issus de la base de données d'étude, sont très encourageants, mettant en évidence une corrélation certaine entre les paramètres d'images et la qualité sensorielle de la viande en particulier la tendreté.
Fichier principal
Vignette du fichier
2008CLF21831.pdf (4.35 Mo) Télécharger le fichier
Loading...

Dates et versions

tel-00728810 , version 1 (06-09-2012)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00728810 , version 1

Citer

Mohammed El Jabri. Etude de l'organisation spatiale du tissu conjonctif par analyse d'images basée sur une approche multiéchelles. Application à la prédiction de la tendreté de la viande bovine. Analyse fonctionnelle [math.FA]. Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2008. Français. ⟨NNT : 2008CLF21831⟩. ⟨tel-00728810⟩
184 Consultations
618 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More