ANALYSE FRACTALE DE TEXTURE : APPLICATION A L’IMAGE IRM ET CT-SCAN DE L’OS TRABECULAIRE

Cet article porte sur l’analyse fractale de texture, et en particulier l’analyse de la dimension fractale qui est l’un des parametres les plus importants permettant de quantifier la complexite des images. Pour ce faire, les approches de comptage de boites (Box counting) qui sert a la subdivision de l’image en boites de carrees egaux puis le calcul de la dimension fractale, et l’approche morphologique qui se base sur l’utilisation de la difference entre l’erosion et la dilatation de chacune des carrees de l’image pour calcule la dimension fractale; ces deux approches ont ete appliquees pour quantifier l’irregularite et la fragmentation des images de textures. Et comme application, nous avons utilises la base de donnees d’INSERM U 703 Lille, qui est un ensemble des images IRM et CT-Scan de textures ROI (Region Of Interest) des os trabeculaire normales et pathologiques. This article focuses on the fractal analysis of texture, and in particular the analysis of fractal dimension is one of the most important parameters for quantifying the complexity of the images. To do so, box-counting approach that serves the subdivision of the image in square boxes of equal then the calculation of fractal dimension, and the morphological approach that relies on the use of difference between erosion and dilation of each square of the image to calculate the fractal dimension, these two approaches have been applied to quantify the irregularity and fragmentation of texture images. And as an application, we used the database of Lille INSERM U 703, which is a set of MRI images and CT-scan textures ROI (Region Of Interest) of the trabecular bone of normal and pathological.