Download or read book Apport d un algorithme de segmentation ultra rapide et non supervis pour la conception de techniques de segmentation d images bruit es written by Siwei Liu and published by . This book was released on 2014 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'image constitue une étape importante dans le traitement d'image et de nombreuses questions restent ouvertes. Il a été montré récemment, dans le cas d'une segmentation à deux régions homogènes, que l'utilisation de contours actifs polygonaux fondés sur la minimisation d'un critère issu de la théorie de l'information permet d'aboutir à un algorithme ultra-rapide qui ne nécessite ni paramètre à régler dans le critère d'optimisation, ni connaissance a priori sur les fluctuations des niveaux de gris. Cette technique de segmentation rapide et non supervisée devient alors un outil élémentaire de traitement.L'objectif de cette thèse est de montrer les apports de cette brique élémentaire pour la conception de nouvelles techniques de segmentation plus complexes, permettant de dépasser un certain nombre de limites et en particulier :- d'être robuste à la présence dans les images de fortes inhomogénéités ;- de segmenter des objets non connexes par contour actif polygonal sans complexifier les stratégies d'optimisation ;- de segmenter des images multi-régions tout en estimant de façon non supervisée le nombre de régions homogènes présentes dans l'image.Nous avons pu aboutir à des techniques de segmentation non supervisées fondées sur l'optimisation de critères sans paramètre à régler et ne nécessitant aucune information sur le type de bruit présent dans l'image. De plus, nous avons montré qu'il était possible de concevoir des algorithmes basés sur l'utilisation de cette brique élémentaire, permettant d'aboutir à des techniques de segmentation rapides et dont la complexité de réalisation est faible dès lors que l'on possède une telle brique élémentaire.

Download or read book Image Segmentation written by Tao Lei and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2022-10-11 with total page 340 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Image Segmentation Summarizes and improves new theory, methods, and applications of current image segmentation approaches, written by leaders in the field The process of image segmentation divides an image into different regions based on the characteristics of pixels, resulting in a simplified image that can be more efficiently analyzed. Image segmentation has wide applications in numerous fields ranging from industry detection and bio-medicine to intelligent transportation and architecture. Image Segmentation: Principles, Techniques, and Applications is an up-to-date collection of recent techniques and methods devoted to the field of computer vision. Covering fundamental concepts, new theories and approaches, and a variety of practical applications including medical imaging, remote sensing, fuzzy clustering, and watershed transform. In-depth chapters present innovative methods developed by the authors—such as convolutional neural networks, graph convolutional networks, deformable convolution, and model compression—to assist graduate students and researchers apply and improve image segmentation in their work. Describes basic principles of image segmentation and related mathematical methods such as clustering, neural networks, and mathematical morphology. Introduces new methods for achieving rapid and accurate image segmentation based on classic image processing and machine learning theory. Presents techniques for improved convolutional neural networks for scene segmentation, object recognition, and change detection, etc. Highlights the effect of image segmentation in various application scenarios such as traffic image analysis, medical image analysis, remote sensing applications, and material analysis, etc. Image Segmentation: Principles, Techniques, and Applications is an essential resource for undergraduate and graduate courses such as image and video processing, computer vision, and digital signal processing, as well as researchers working in computer vision and image analysis looking to improve their techniques and methods.

Download or read book Segmentation d images written by Fouad Sabry and published by One Billion Knowledgeable. This book was released on 2024-05-11 with total page 150 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Qu'est-ce que la segmentation d'image Dans le traitement d'images numériques et la vision par ordinateur, la segmentation d'image est le processus de partitionnement d'une image numérique en plusieurs segments d'image, également appelés régions d'image ou objets images. Le but de la segmentation est de simplifier et/ou de modifier la représentation d'une image en quelque chose de plus significatif et plus facile à analyser. La segmentation d'images est généralement utilisée pour localiser des objets et des limites dans les images. Plus précisément, la segmentation d'image est le processus d'attribution d'une étiquette à chaque pixel d'une image de telle sorte que les pixels portant la même étiquette partagent certaines caractéristiques. Comment vous en bénéficierez (I) Informations et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Segmentation d'images Chapitre 2 : Détection des contours Chapitre 3 : Transformation de caractéristiques invariantes d'échelle Chapitre 4 : Seuil (traitement d'image) Chapitre 5 : Méthode d'Otsu Chapitre 6 : Détection de coin Chapitre 7 : Coupes graphiques en vision par ordinateur Chapitre 8 : Décalage moyen Chapitre 9 : Segmentation de plage Chapitre 10 : Bassin versant (traitement d'image) (II) Répondre aux principales questions du public sur la segmentation d'images. (III) Exemples concrets d'utilisation de la segmentation d'images dans de nombreux domaines. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de segmentation d'images.

Download or read book UNE METHODE DE SEGMENTATION ADAPTATIVE BASEE SUR LES INDICES LOCAUX DE L IMAGE written by SCHAHRAZAD.. SOLTANE and published by . This book was released on 1999 with total page 280 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE PROBLEME DU TRAITEMENT NUMERIQUE DE L'IMAGE EST APPARU IL Y A UNE TRENTAINE D'ANNEES AVEC L'AVENEMENT DES ORDINATEURS. LES CHERCHEURS SE SONT RAPIDEMENT APERCUS DE LA COMPLEXITE DU PROBLEME. EN EFFET, L'IMAGE NUMERIQUE EST UNE MATRICE DE VALEURS D'INTENSITES LUMINEUSES, NOYEE D'INFORMATIONS INUTILES (BRUIT, REDONDANCE,). POUR REMEDIER A CE PROBLEME, LES CHERCHEURS ONT DEVELOPPE DES FILTRES POUR ATTENUER LE BRUIT, DES METHODES D'EXTRACTION DE CONTOURS, AINSI QUE DES METHODES D'EXTRACTION DE REGIONS POUR REDUIRE LA QUANTITE DE DONNEES NECESSAIRE. LE REGROUPEMENT DES CONTOURS ET DES REGIONS EXTRAITES DOIT ABOUTIR A UNE TRANSFORMATION DE L'INFORMATION IMAGE EN OBJETS INTERPRETABLES. C'EST CE QU'ON APPELLE, LA SEGMENTATION. DANS LA CONCEPTION DES ALGORITHMES DE SEGMENTATION CORRESPONDANT A DES APPLICATIONS DONNEES, LE CHOIX DES OPERATEURS ET DES MESURES EST DIFFICILE, IL RESTE LIE AUX APPLICATIONS. L'OPERATEUR IDEAL DOIT ETRE CAPABLE D'EXTRAIRE LES INFORMATIONS PERTINENTES. IL EST CARACTERISE PAR SON EFFET SUR LES DETAILS DE N'IMPORTE QUEL TYPE D'IMAGE (IMAGE A CONTOURS RAPPROCHES, A CONTOURS FLOUS, IMAGE TEXTUREE, FAIBLE RAPPORT SIGNAL SUR BRUIT). LA RECHERCHE MENEE VISE A DEFINIR UNE METHODE GENERALE DE SEGMENTATION D'IMAGES DE MANIERE A POUVOIR FAIRE COOPERER DIVERS OPERATEURS D'EXTRACTIONS DE CONTOURS. LE BUT RECHERCHE ETAIT LA SELECTION ET L'ADAPTATION DE METHODES EXISTANTES EN FONCTION DE LEUR EFFICACITE DANS UN CONTEXTE DETERMINE. CELA A ETE RENDU POSSIBLE GRACE A UNE EVALUATION DE LA DETECTION ET A L'OBSERVATION DE PRESENCE D'INFORMATIONS INDICIAIRES A CHAQUE FOIS QU'UNE METHODE A ETE QUALIFIEE D'ADEQUATE.

Download or read book SEGMENTATION D IMAGES PAR ALGORITHMES GENETIQUES written by PHILIPPE.. ANDREY and published by . This book was released on 1997 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE TRAVAIL DECRIT LA RELAXATION SELECTIONNISTE, UNE METHODE NOUVELLE DE SEGMENTATION D'IMAGES EN MODE NON-SUPERVISE. CETTE METHODE CONSISTE A FAIRE EVOLUER DES POPULATIONS D'UNITES CAPABLES DE RECONNAITRE DES CARACTERISTIQUES LOCALES SUR L'IMAGE. AU COURS DE CETTE EVOLUTION, INDUITE PAR UN ALGORITHME GENETIQUE, LES POPULATIONS ENVAHISSENT PROGRESSIVEMENT ET DE MANIERE SPECIFIQUE LES REGIONS A SEGMENTER. DANS UNE PREMIERE PARTIE, LA METHODE EST APPLIQUEE A LA SEGMENTATION PAR L'INTENSITE LUMINEUSE. GRACE A UN MODELE DU COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE DES POPULATIONS D'UNITES, ON PROPOSE UNE CONDITION SUR L'AJUSTEMENT OPTIMAL DES PARAMETRES DE L'ALGORITHME GENETIQUE. LES PREDICTIONS OBTENUES SONT VALIDEES SUR DES DONNEES SYNTHETIQUES. ON DEMONTRE AINSI L'EXISTENCE D'UNE QUANTITE OPTIMALE DE MUTATION PROPORTIONNELLE A LA VARIANCE DES NIVEAUX DE GRIS DES REGIONS. ON MONTRE EGALEMENT QUE LA RECOMBINAISON N'A PAS D'INFLUENCE SIGNIFICATIVE SUR LA QUALITE DE LA SEGMENTATION FINALE, MAIS QU'ELLE DETERMINE LA QUALITE DES SEGMENTATIONS INTERMEDIAIRES. LA METHODE EST ENSUITE TESTEE SUR DIVERSES SCENES REELLES. DANS UNE SECONDE PARTIE, LA METHODE EST APPLIQUEE A LA SEGMENTATION DES TEXTURES. LES TEXTURES SONT MODELISEES PAR DES CHAMPS DE GIBBS/MARKOV. UNE APPROXIMATION DE LA FONCTION DE PARTITION EST PROPOSEE POUR CONTOURNER L'IMPOSSIBILITE D'EN CALCULER LA VALEUR EXACTE DANS LE MODELE RETENU (MODELE D'ISING GENERALISE). LA TECHNIQUE EST TESTEE SUR DES MONTAGES DE TEXTURES SYNTHETIQUES, PUIS SUR DES MONTAGES DE TEXTURES NATURELLES. DANS CHACUNE DES DEUX PARTIES, LA COMPARAISON DES RESULTATS OBTENUS AVEC CEUX FOURNIS PAR DES METHODES ALTERNATIVES SOULIGNE L'IMPORTANCE DES PROPRIETES ADAPTATIVES DE LA RELAXATION SELECTIONNISTE DANS DES SITUATIONS OU LA VARIABILITE D'UNE IMAGE, D'UNE REGION OU ENCORE D'UN SITE A L'AUTRE EST FORTE ET OU AUCUNE INFORMATION A PRIORI N'EST DISPONIBLE.

Download or read book METHODES NEURONALES POUR LA SEGMENTATION D IMAGES DE TELEDETECTION ET L APPRENTISSAGE DE CONCEPTS written by Jean-Pierre Novak and published by . This book was released on 2000 with total page 229 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'UTILISATION DES METHODES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AVEC LES JEUX DE DONNEES COMPLEXES ET VOLUMINEUX DES IMAGES DE TELEDETECTION EST SOUVENT DELICATE, EN PARTICULIER AVEC LES IMAGES DE ZONES URBAINES QUI CONTIENNENT DES TAUX IMPORTANTS DE PIXELS MIXTES. LA CLASSIFICATION PIXEL PAR PIXEL DE CES IMAGES GENERE DES CLASSES SPECTRALES MIXTES QUI NE SONT PAS TOUJOURS INTERESSANTES. D'AUTRE PART, LA COMPLEXITE DE CES DONNEES REND DIFFICILE L'APPRENTISSAGE SUPERVISE DES CLASSIFICATIONS EFFECTUEES PAR UN EXPERT. CETTE THESE PROPOSE DEUX METHODES D'APPRENTISSAGE BIEN ADAPTEES A CES JEUX DE DONNEES COMPLEXES. LA PREMIERE ENTRE DANS LA CATEGORIE DES METHODES D'APPRENTISSAGE NON SUPERVISE. ELLE A POUR OBJECTIF DE CLASSIFIER ET DE SEGMENTER LES IMAGES DE TELEDETECTION EN REGIONS ET DE DEPASSER LE NIVEAU DES PIXELS. ELLE UTILISE DES INFORMATIONS SPATIALES EN PLUS DES INFORMATIONS SPECTRALES AFIN DE CONSTRUIRE PAR AGREGATION DES REGIONS ET DE LES CLASSIFIER. LA SECONDE METHODE ENTRE DANS LA CATEGORIE DES METHODES D'APPRENTISSAGE NEURONAL SUPERVISE. ELLE A POUR OBJECTIF DE REPRODUIRE LES CLASSIFICATIONS DE L'EXPERT SUR DES DONNEES D'APPRENTISSAGE COMPLEXES ET DE LES GENERALISER SUR DES DONNEES NON VUES DURANT L'APPRENTISSAGE. ELLE UTILISE UNE REPRESENTATION INTERNE DES CONNAISSANCES SOUS LA FORME DE NEURONES DE TYPE HYPERCONVEXE ET UN ALGORITHME D'APPRENTISSAGE EFFICACE.

Download or read book Segmentation interactive multiclasse d images par classification de superpixels et optimisation dans un graphe de facteurs written by Bérangère Mathieu and published by . This book was released on 2017 with total page 157 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation est l'un des principaux thèmes du domaine de l'analyse d'images. Segmenter une image consiste à trouver une partition constituée de régions, c'est-à-dire d'ensembles de pixels connexes homogènes selon un critère choisi. L'objectif de la segmentation consiste à obtenir des régions correspondant aux objets ou aux parties des objets qui sont présents dans l'image et dont la nature dépend de l'application visée. Même s'il peut être très fastidieux, un tel découpage de l'image peut être facilement obtenu par un être humain. Il n'en est pas de même quand il s'agit de créer un programme informatique dont l'objectif est de segmenter les images de manière entièrement automatique. La segmentation interactive est une approche semi-automatique où l'utilisateur guide la segmentation d'une image en donnant des indications. Les méthodes qui s'inscrivent dans cette approche se divisent en deux catégories en fonction de ce qui est recherché : les contours ou les régions. Les méthodes qui recherchent des contours permettent d'extraire un unique objet correspondant à une région sans trou. L'utilisateur vient guider la méthode en lui indiquant quelques points sur le contour de l'objet. L'algorithme se charge de relier chacun des points par une courbe qui respecte les caractéristiques de l'image (les pixels de part et d'autre de la courbe sont aussi dissemblables que possible), les indications données par l'utilisateur (la courbe passe par chacun des points désignés) et quelques propriétés intrinsèques (les courbes régulières sont favorisées). Les méthodes qui recherchent les régions groupent les pixels de l'image en des ensembles, de manière à maximiser la similarité en leur sein et la dissemblance entre les différents ensembles. Chaque ensemble correspond à une ou plusieurs composantes connexes et peut contenir des trous. L'utilisateur guide la méthode en traçant des traits de couleur qui désignent quelques pixels appartenant à chacun des ensembles. Si la majorité des méthodes ont été conçues pour extraire un objet principal du fond, les travaux menés durant la dernière décennie ont permis de proposer des méthodes dites multiclasses, capables de produire une partition de l'image en un nombre arbitraire d'ensembles. La contribution principale de ce travail de recherche est la conception d'une nouvelle méthode de segmentation interactive multiclasse par recherche des régions. Elle repose sur la modélisation du problème comme la minimisation d'une fonction de coût pouvant être représentée par un graphe de facteurs. Elle intègre une méthode de classification par apprentissage supervisé assurant l'adéquation entre la segmentation produite et les indications données par l'utilisateur, l'utilisation d'un nouveau terme de régularisation et la réalisation d'un prétraitement consistant à regrouper les pixels en petites régions cohérentes : les superpixels. L'utilisation d'une méthode de sur-segmentation produisant des superpixels est une étape clé de la méthode que nous proposons : elle réduit considérablement la complexité algorithmique et permet de traiter des images contenant plusieurs millions de pixels, tout en garantissant un temps interactif. La seconde contribution de ce travail est une évaluation des algorithmes permettant de grouper les pixels en superpixels, à partir d'un nouvel ensemble de données de référence que nous mettons à disposition et dont la particularité est de contenir des images de tailles différentes : de quelques milliers à plusieurs millions de pixels. Cette étude nous a également permis de concevoir et d'évaluer une nouvelle méthode de production de superpixels.

Download or read book Application du principe de minimisation de la complexit stochastique la segmentation d images bruit es par contour actif written by Pascal Martin and published by . This book was released on 2006 with total page 173 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'image consiste à diviser une image en différentes régions d'intérêts possédant certaines propriétés d'homogénéité. Elle intervient dans de multiples domaines d'applications et les images à traiter peuvent alors être perturbées par des bruits de natures différentes. La majorité des techniques de segmentation développée nécessite le réglage d'au moins un paramètre dans le critère à optimiser. Au cours de cette thèse, nous présentons des algorithmes de segmentation en deux régions qui reposent sur la minimisation de la complexité stochastique de l'image. Nous proposons notamment une modélisation statistique non paramétrique originale des fluctuations des niveaux de gris de l'image. Nous obtenons ainsi, la première technique de segmentation adaptée au bruit présent dans l'image sans connaissance \emph{a priori} sur les lois de probabilité qui le décrivent et qui repose sur l'optimisation d'un critère sans paramètre à ajuster.

Download or read book Apprentissage supervis pour la segmentation d images written by Vincent Martin (auteur d'une thèse de doctorat en informatique).) and published by . This book was released on 2004 with total page 71 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Conception de m taheuristiques d optimisation pour la segmentation d images written by Ahmed Nasreddine Benaichouche and published by . This book was released on 2014 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'image est le processus de partitionnement d'une image numérique en régions, non chevauchées, homogènes vis-à-vis de certaines caractéristiques, telles que le niveau de gris, la texture, le mouvement, etc. Elle a des applications dans plusieurs domaines comme l'imagerie médicale, la détection d'objets, la biométrie, l'imagerie par satellite, la navigation de robot, la vidéosurveillance, etc. Le processus de segmentation représente une étape cruciale dans les systèmes de vision par ordinateur, car les caractéristiques et décisions sont extraites et prises à partir de son résultat. Les premiers algorithmes de segmentation d'image ont vu le jour dans les années 1970. Depuis, de nombreuses techniques et méthodes de segmentation ont été expérimentées pour essayer d'améliorer les résultats. Néanmoins, jusqu'à nos jours, aucun algorithme de segmentation d'image n'arrive à fournir des résultats parfaits sur une large variété d'images. Les "métaheuristiques" sont des procédures conçues pour résoudre des problèmes d'optimisation dits difficiles. Ce sont en général des problèmes aux données incomplètes, incertaines, bruitées ou confrontés à une capacité de calcul limitée. Les métaheuristiques ont connu un succès dans une large variété de domaines. Cela découle du fait qu'elles peuvent être appliquées à tout problème pouvant être exprimé sous la forme d'un problème d'optimisation de critère(s). Ces méthodes sont, pour la plupart, inspirées de la physique (recuit simulé), de la biologie (algorithmes évolutionnaires) ou de l'éthologie (essaims particulaires, colonies de fourmis).Ces dernières années, l'introduction des métaheuristiques dans le domaine du traitement d'images a permis d'étudier la segmentation sous un angle différent, avec des résultats plus ou moins réussis. Dans le but d'apporter notre contribution et d'améliorer davantage les performances des méthodes de segmentation, nous avons proposé des algorithmes basés régions, contours et hybrides, mettant en œuvre des métaheuristiques d'optimisation dans des approches mono et multiobjectif. Les méthodes proposées ont été évaluées sur des bases de données expérimentales composées d'images synthétiques, d'images IRM simulées et d'images IRM réelles ainsi que des images de tomographie par émission de positons (TEP). Les résultats obtenus sont significatifs et prouvent l'efficacité des idées proposées.

Download or read book Restauration et segmentation d images de t l d tection written by Emmanuel Bratsolis and published by . This book was released on 2006 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le but de cette thèse est d'étudier les problèmes de la restauration et de la segmentation d'images de télédétection. Ces deuxproblèmes sont connus en tant que problèmes inverses. Les méthodes d'optimisation employées dans cette thèse sont déterministes et considerées comme accelerées, par rapport aux méthodes stochastiques.Premièrement, nous presentons un filtre itératif pour la réduction du chatoiement et la restauration des images radar à ouverture synthétique en amplitude, basé sur un modèle de membrane d'une approximation de champs aléatoires de Markov. Nous donnonsaussi une méthode rapide de segmentation en utilisant l'histogramme de l'image reconstituée.Nous démontrons un rapport étroit entre les modèles classiques de la physique statistique et les modèles de champs aléatoires de Markov pour une image de labels. Des résultats précis de relaxation sont obtenus avec une méthode appelée champ moyen avec recuit rapide.Un modèle de champ aléatoire de Markov Gaussien généralisé, employé pour la réduction du chatoiement et la restauration des imagesradar à ouverture synthétique, est présenté. Nous décrivons une approximation de la loi de probabilité d'observation d'images presentantun chatoiement par des lois Gaussiennes généralisées qui peut être utile pour la restauration et pour l'évaluation relative deshyperparamètres.Enfin, nous présentons une méthode de régularisation spatiale pour les images astronomiques, dérivation de l'algorithme de Richardson-Lucy, permettant de surmonter le problème de l'amplification de bruit pendant le processus de reconstruction d'image.Cette méthode de reconstruction préserve les propriétés photométriques d'images.

Download or read book SEGMENTATION DES IMAGES DE PROFONDEUR UTILISANT LES ANALYSES MULTIRESOLUTION written by MOURAD.. DJEBALI and published by . This book was released on 1998 with total page 148 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: RECONSTRUIRE LE MODELE SURFACIQUE D'UN OBJET, A PARTIR D'UNE IMAGE DE PROFONDEUR, EST L'UN DES PROBLEMES QUI SE POSENT DANS LE CADRE DE LA RECONSTRUCTION TRIDIMENSIONNELLE. LA SEGMENTATION EST L'UNE DES PARTIES LES PLUS CRITIQUES DE LA RECONSTRUCTION TRIDIMENSIONNELLE. ELLE CONSISTE A SUBDIVISER L'IMAGE DE PROFONDEUR EN UN ENSEMBLE FINI DE REGIONS, OU CHACUNE D'ELLES EST APPROCHEE PAR UNE SURFACE SIMPLE. DANS CE MEMOIRE, NOUS PROPOSONS UN ALGORITHME DE SEGMENTATION DE TYPE CROISSANCE DE REGIONS. CET ALGORITHME EST BASE SUR L'APPROXIMATION DES POINTS DE L'IMAGE PAR DES SURFACES POLYNOMIALES SIMPLES (PLANES OU QUADRIQUES). IL SE COMPOSE DE DEUX PHASES : UNE PHASE QUI CALCULE UNE PARTITION INITIALE ET UNE PHASE DE FUSION QUI AFFINE CETTE PARTITION AFIN D'OBTENIR UNE SEGMENTATION APPROPRIEE DE L'IMAGE. L'APPORT DE CETTE METHODE RESIDE DANS LA DEMARCHE ALGORITHMIQUE SUIVIE DANS LA CONCEPTION DE LA PHASE DE FUSION. CETTE DEMARCHE CONSISTE A DECOUPER CETTE PHASE EN DEUX ETAPES, ASSURANT UNE FUSION PROGRESSIVE DES REGIONS SELON DES CRITERES D'APPROXIMATIONS AU SENS DES MOINDRES CARRES, ET REDUISANT LES FUSIONS QUI CONDUISENT A UNE SEGMENTATION NE RESPECTANT PAS LES PROPRIETES DE L'OBJET REPRESENTE PAR L'IMAGE. BIEN QUE CET ALGORITHME PRESENTE UNE NOUVELLE DEMARCHE ALGORITHMIQUE, SON TEMPS DE CALCUL DEMEURE IMPORTANT, SURTOUT POUR DES IMAGES DE GRANDE TAILLE. POUR PALLIER CET INCONVENIENT, NOTRE IDEE EST DE L'APPLIQUER AU RESULTAT DE DECOMPOSITION DE L'IMAGE A UNE RESOLUTION FAIBLE. POUR QUE LE RESULTAT DE LA SEGMENTATION A UNE ECHELLE REDUITE SOIT EN CONCORDANCE AVEC LA NATURE DE L'OBJET REPRESENTE PAR L'IMAGE INITIALE, NOUS UTILISONS LES ANALYSES MULTIRESOLUTION PAR COIFLETS. LA PROPRIETE DE CES ANALYSES SUR LAQUELLE NOUS NOUS BASONS EST LE FAIT QUE LE RESULTAT DE DECOMPOSITION D'UN POLYNOME, DE DEGRE INFERIEUR A L'ORDRE DE LA COIFLET UTILISEE, A UNE RESOLUTION FAIBLE, DONNE LE MEME POLYNOME AVEC DES DETAILS NULS. CETTE PROPRIETE EST EGALEMENT UTILISEE AU SEIN D'UN ALGORITHME DE FILTRAGE QUI REPOSE SUR LE FAIT QUE LES DETAILS NON NULS RESULTANT DE LA DECOMPOSITION D'UNE IMAGE CORRESPONDENT AU BRUIT CONTENU DANS L'IMAGE. L'ETAPE D'INITIALISATION DE L'ALGORITHME DE SEGMENTATION, PERMET L'OBTENTION D'UNE PARTITION GROSSIERE DE L'IMAGE, EN CALCULANT LES COURBURES GAUSSIENNE ET MOYENNE QUI SONT FONCTIONS DES DERIVEES PARTIELLES DE L'IMAGE. LA NATURE DISCRETE DE L'IMAGE AINSI QUE LE BRUIT QU'ELLE CONTIENT INFLUENT SOUVENT SUR LE CALCUL DES DERIVEES PARTIELLES. AINSI, UNE ETUDE DE L'INFLUENCE D'UN BRUIT ADDITIF SUR LE CALCUL DES DERIVEES PARTIELLES DE L'IMAGE PAR L'ENSEMBLE DE FILTRES OPTIMAUX SELON LES CRITERES DE CANNY A ETE FAITE DANS LE BUT D'ESTIMER LES VALEURS ADEQUATES DE LEUR PARAMETRE DE CONTROLE.

Download or read book Processing high resolution images through deep learning techniques written by Praveer Singh and published by . This book was released on 2018 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous discutons de quatre scénarios d'application différents qui peuvent être largement regroupés dans le cadre plus large de l'analyse et du traitement d'images à haute résolution à l'aide de techniques d'apprentissage approfondi. Les trois premiers chapitres portent sur le traitement des images de télédétection (RS) captées soit par avion, soit par satellite à des centaines de kilomètres de la Terre. Nous commençons par aborder un problème difficile lié à l'amélioration de la classification des scènes aériennes complexes par le biais d'un paradigme d'apprentissage profondément faiblement supervisé. Nous montrons comment en n'utilisant que les étiquettes de niveau d'image, nous pouvons localiser efficacement les régions les plus distinctives dans les scènes complexes et éliminer ainsi les ambiguïtés qui mènent à une meilleure performance de classification dans les scènes aériennes très complexes. Dans le deuxième chapitre, nous traiterons de l'affinement des étiquettes de segmentation des empreintes de pas des bâtiments dans les images aériennes. Pour ce faire, nous détectons d'abord les erreurs dans les masques de segmentation initiaux et corrigeons uniquement les pixels de segmentation où nous trouvons une forte probabilité d'erreurs. Les deux prochains chapitres de la thèse portent sur l'application des Réseaux Adversariatifs Génératifs. Dans le premier, nous construisons un modèle GAN nuageux efficace pour éliminer les couches minces de nuages dans l'imagerie Sentinel-2 en adoptant une perte de consistance cyclique. Ceci utilise une fonction de perte antagoniste pour mapper des images nuageuses avec des images non nuageuses d'une manière totalement non supervisée, où la perte cyclique aide à contraindre le réseau à produire une image sans nuage correspondant a` l'image nuageuse d'entrée et non à aucune image aléatoire dans le domaine cible. Enfin, le dernier chapitre traite d'un ensemble différent d'images `à haute résolution, ne provenant pas du domaine RS mais plutôt de l'application d'imagerie à gamme dynamique élevée (HDRI). Ce sont des images 32 bits qui capturent toute l'étendue de la luminance présente dans la scène. Notre objectif est de les quantifier en images LDR (Low Dynamic Range) de 8 bits afin qu'elles puissent être projetées efficacement sur nos écrans d'affichage normaux tout en conservant un contraste global et une qualité de perception similaires à ceux des images HDR. Nous adoptons un modèle GAN multi-échelle qui met l'accent à la fois sur les informations plus grossières et plus fines nécessaires aux images à haute résolution. Les sorties finales cartographiées par ton ont une haute qualité subjective sans artefacts perçus.

Download or read book Etude d algorithmes de classification contextuelle et application la segmentation d images satellite written by Pascale Masson and published by . This book was released on 1991 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'étude de la thèse traite du problème de la segmentation d'images dans le cadre de l'approche statistique bayesienne de la décision. En vue d'appliquer une des méthodes locales de segmentation bayesiennes (basées sur une observation spatialement limitée) aux images réelles satellite, sans information à priori sur la nature du terrain de la scène observée, on admet un modèle sous-jacent de l'image intégrant une information locale sur la configuration spatiale des exemplaires de nature de terrain (information sur la forme géométrique des régions de terrain homogène) et sur la texture de l'image. Le problème de la segmentation non supervisée se résume alors a l'estimation d'un mélange de lois d'une famille paramétrique donnée. Nous choisissons d'appliquer l'algorithme sem (de celeux et diebolt) à l'estimation de la loi a priori sur le contexte et des caractéristiques de texture. Nous évaluons les performances futures de la méthode de segmentation contextuelle, avec estimation prealable des paramètres du modèle sous-jacent, en étudiant sur des images simulées l'erreur de classification et la qualité de l'estimateur. Nous comparons les performances théoriques et non supervisées de la méthode contextuelle aux performances de la méthode locale bayesienne la plus simple ne prenant en compte aucune information spatiale. Nous mettons en évidence le cas ou l'apport de l'information spatiales est négligeable et le cas ou il sera très important indépendamment du degré de corrélation de l'observation. Nous montrons l'influence sur les performances de différents paramètres, qui diffèrent suivant le cas de discrimination étudié. Nous appliquons les deux méthodes aux images réelles satellite et nous étudions une mesure de fiabilité d'un résultat de classification baseé uniquement sur l'observation (sans apprentissage des classes)

Download or read book ANALYSE DE TEXTURES ET SEGMENTATION D IMAGES PAR MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE written by WEI. LI and published by . This book was released on 1996 with total page 150 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES TRAVAUX PRESENTES DANS CE MEMOIRE CONCERNENT L'ETUDE D'OUTILS MORPHOLOGIQUES EN TRAITEMENT D'IMAGES, LEURS APPLICATIONS EN CLASSIFICATION DE TEXTURES ET EN SEGMENTATION D'IMAGES. LES FILTRES MORPHOLOGIQUES APPARTENANT AU FILTRAGE NON-LINEAIRE, JOUENT UN ROLE IMPORTANT EN SUPPRESSION DE BRUIT DANS LES IMAGES. ON PROPOSE ICI EN SUPPRESSION DU BRUIT D'IMAGES LES FILTRES MORPHOLOGIQUES COMPOSITES SE FONDANT SUR LES COMBINAISONS DE L'OUVERTURE, LA FERMETURE ET LA TRANSFORMATION IDENTIQUE. LES COMPARAISONS QUANTITATIVES DE L'EFFICACITE A LA FOIS EN SUPPRESSION DU BRUIT ET EN CONSERVATION DE DETAILS D'IMAGES POUR DES FILTRES MORPHOLOGIQUES ET D'AUTRES FILTRES NON-LINEAIRES SONT FAITES DANS LE CADRE D'UN SCHEMA DE CARACTERISATION DE L'ACTIVITE SPATIALE LOCALE D'IMAGES. LA CONCEPTION DU FILTRE MORPHOLOGIQUE PAR UN ALGORITHME GENETIQUE ADAPTATIF DESTINE A UNE SUPPRESSION DU BRUIT OPTIMALE CHOISISSANT A LA FOIS LE TYPE DE FILTRAGE ET L'ELEMENT STRUCTURANT EST PROPOSEE. DE NOUVEAUX ATTRIBUTS MORPHOLOGIQUES BASES SUR LES RESIDUS DE FILTRAGE MORPHOLOGIQUE PAR RECONSTRUCTION SONT DEVELOPPES. L'AVANTAGE DE CES ATTRIBUTS EST LIE A LEUR ROBUSTESSE AUX DIFFERENTS TYPE DE BRUIT. UN ALGORITHME PERMETTANT LE CHOIX D'UN SOUS-ENSEMBLE DE CES ATTRIBUTS LE PLUS PERFORMANT POUR LA MEILLEURE CLASSIFICATION DE TEXTURES EST CONCU. UNE APPLICATION DE CES ATTRIBUTS EST ILLUSTREE EN CLASSIFICATION D'IMAGES SPOT PAR LA SEGMENTATION DE TEXTURES. L'INTRODUCTION DE LA RECONSTRUCTION MORPHOLOGIQUE DANS L'ALGORITHME DE DECOMPOSITION MORPHOLOGIQUE MULTIRESOLUTION NOUS PERMET D'OBTENIR UN SCHEMA DE DECOMPOSITION DES STRUCTURES SELON LA TAILLE. CETTE DECOMPOSITION EST IDEMPOTENTE ET SANS PERTE D'INFORMATION. DEUX APPLICATIONS UTILISANT PRINCIPALEMENT CETTE METHODE DE DECOMPOSITION EN SEGMENTATION DE STRUCTURES DES IMAGES MEDICALES SONT DECRITES. LA PREMIERE CONCERNE LA SEGMENTATION DE LESIONS DU POUMON, ET LA SECONDE ETUDE CONCERNE LA SEGMENTATION DES DIFFERENTES STRUCTURES D'UNE REGION DE TUMEURS DU CERVEAU. D'AUTRES OUTILS MORPHOLOGIQUES TELS QUE LE FILTRAGE, LE GRADIENT, LA DILATATION ET L'AMINCISSEMENT SONT EGALEMENT EMPLOYES DANS CES APPLICATIONS.

Download or read book SEGMENTATION STATISTIQUE NON SUPERVISEE D IMAGES ET DETECTION DE CONTOURS PAR FILTRAGE written by ANRONG.. PENG and published by . This book was released on 1992 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE EST CONSACREE A DEUX CATEGORIES DE METHODES DE LA SEGMENTATION D'IMAGES: LA SEGMENTATION STATISTIQUE NON SUPERVISEE ET LA DETECTION DE CONTOURS PAR FILTRAGE. LES CONTRIBUTIONS DE CE TRAVAIL REPOSENT SUR LES ETUDES DES DEUX FAMILLES DE METHODES EN SOI ET SUR LEUR MISE EN PARALLELE. DANS LA PREMIERE PARTIE, NOUS ABORDONS LA SEGMENTATION BAYESIENNE NON SUPERVISEE. DES ALGORITHMES D'ESTIMATION PREALABLE A LA SEGMENTATION CONTEXTUELLE, TELS QUE EM, ICE, SEM, SONT ETUDIES. PUIS CES ESTIMATEURS VALABLES DANS LES CHAMPS STATIONNAIRES SONT ADAPTES AUX CHAMPS NON STATIONNAIRES. NOUS MENONS UNE COMPARAISON DES PERFORMANCES DES ESTIMATEURS SUIVANT DES CARACTERISTIQUES DU BRUIT. UNE ETUDE DE LA ROBUSTESSE DE LA SEGMENTATION CONTEXTUELLE EST EFFECTUEE, CE QUI EST UTILE POUR LE CHOIX D'UN ESTIMATEUR, AINSI QUE POUR LA DEFINITION D'UN COMPROMIS ENTRE LA PRECISION DE L'ESTIMATION ET LE TEMPS DE CALCUL. LA DEUXIEME PARTIE EST CONSACREE A LA DETECTION DE CONTOURS PAR FILTRAGE. UNE DEFINITION DES CONTOURS UTILISANT L'ORDRE DE DISCONTINUITE EST D'ABORD PROPOSEE. LA METHODOLOGIE DE LA DETECTION DE CONTOURS D'ORDRE 0 (CONTOUR ECHELON) EST GENERALISEE AUX CONTOURS DE DISCONTINUITE D'ORDRE QUELCONQUE. LE PROBLEME DE LA DETECTION DE CONTOURS EST AINSI REDUIT A LA RECHERCHE D'UN FILTRE DE LISSAGE OPTIMAL DONT LA FORME JOUE UN ROLE IMPORTANT. L'ACCENT EST DONC MIS SUR L'ETUDE DES FORMES DE FILTRES DE LISSAGE EXISTANTS. UN EXEMPLE DE CETTE GENERALISATION, LA DETECTION DU CONTOUR RAMPE, EST APPLIQUEE AUX IMAGES SIMULEES ET IMAGES REELLES. LA TROISIEME PARTIE EST CONSACREE A LA MISE EN PARALLELE DES DEUX FAMILLES DE METHODES. APRES UNE ETUDE SUR LEURS PROFILS DIFFERENTS ET POINTS COMMUNS DU POINT DE VUE THEORIQUE, L'OBJECTIF PRINCIPAL EST LA COMPARAISON DE LA QUALITE, TANT VISUELLE QUE SELON DES CRITERES OBJECTIFS, DES CONTOURS OBTENUS PAR DEUX FAMILLES DE METHODES. CETTE ETUDE MET EN LUMIERE LES DIFFERENCES DE COMPORTEMENT DES DEUX FAMILLES DE METHODES, ET PEUT AINSI SERVIR A LA DECISION QUANT AU CHOIX DE LA METHODE LA PLUS APPROPRIEE EN FONCTION DE PROPRIETES OBJECTIVES DES IMAGES

Download or read book Segmentation bas e r gion pour l am lioration de s quences vid o written by Mohammed El Hassani and published by . This book was released on 2008 with total page 157 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'expression amélioration d'image dans le domaine de la vidéo numérique, désigne l'ensemble des techniques pouvant modifier le contenu d'une séquence vidéo pour un meilleur rendu visuel. Ces techniques peuvent modifier non seulement le contenu d'une image, mais aussi ses dimensions et sa cadence d'affichage. Durant les dix dernières années, les fabricants de boîtiers numériques ont commencé à intégrer de plus en plus d'algorithmes d'amélioration de séquences vidéo dans leurs produits. Cependant, la plupart des solutions adoptées utilisent une représentation pixellique de l'image. Dans cette thèse nous proposons d'exploiter une représentation région de l'image pour optimiser l'amélioration du rendu des séquences vidéo. Notre thèse fait appel à trois thématiques : les algorithmes d'amélioration de séquences vidéo, l'implémentation matérielle et les algorithmes de segmentation. Après un état de l'art sur ces trois domaines, nous allons nous attacher à concevoir un algorithme de segmentation vidéo TCVSEG ayant une bonne consistance temporelle entre les images successives. La segmentation vidéo étant un traitement complexe, notre conception est guidée par la simplicité. Nous implémentons TCVSEG sur une architecture programmable dont le choix est justifié. Après l'évaluation de cette première implémentation, nous étudions la parallélisation de notre segmentation spatiale afin d'accélérer le traitement pour des séquences de résolution supérieure au CIF. Ensuite nous proposons des améliorations d'image exploitant la représentation région de l'image, et finalement nous donnons des perspectives pour améliorer les performances et la qualité de notre segmentation vidéo ainsi que des améliorations qui exploitent, également la représentation région de l'image.