Download or read book APPROCHE MODALE EN SEGMENTATION D IMAGES written by RACHID.. OULAD HAJ THAMI and published by . This book was released on 1992 with total page 118 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CE TRAVAIL ON PROPOSE UN ALGORITHME DE SEGMENTATION D'IMAGES BASE SUR UNE APPROCHE MODALE. L'ALGORITHME CONSISTE A TRANSFORMER L'IMAGE DE FACON A FAIRE APPARAITRE LES REGIONS HOMOGENES EN TANT QUE REGIONS MODALES DANS L'IMAGE TRANSFORMEE ET LES CONTOURS EN TANT QUE VALLEES. CETTE TRANSFORMATION PERMET D'ETABLIR UNE CORRESPONDANCE SYSTEMATIQUE ENTRE LES REGIONS MODALES (RESPECTIVEMENT LES VALLEES) ET L'IMAGE TRANSFORMEE ET LES REGIONS (RESPECTIVEMENT LES CONTOURS) DE L'IMAGE INITIALE. L'IDEE DE BASE EST D'ASSOCIER A CHAQUE PIXEL DE L'IMAGE UN VECTEUR D'ATTRIBUTS ET DE DEFINIR UNE DISTANCE DE SIMILARITE SUR L'ENSEMBLE DE CES VECTEURS. LA TRANSFORMATION UTILISEE CONSISTE ALORS A ASSOCIER A UNE IMAGE (I(I,J)) UN MASQUE (M(I,J)) DE MEME TAILLE: C'EST L'IMAGE TRANSFORMEE. CHAQUE ELEMENT M(I,J) DE CE MASQUE EST ASSIMILE A UN PIXEL, SA VALEUR EST LE NOMBRE DE PIXELS SIMILAIRES AU PIXEL P(I,J) DE L'IMAGE I AU SEIN DE SON VOISINAGE LOCAL. ON NOTERA ICI UNE CARACTERISTIQUE INTERESSANTE DE CETTE TRANSFORMATION LIEE AU FAIT QUE, QUELLE QUE SOIT LA TAILLE DU VOISINAGE UTILISE, LE FOND DES VALLEES DANS L'IMAGE TRANSFORMEE A TOUJOURS LA MEME FORME ET LA MEME LARGEUR. LA DETECTION DES CONTOURS DE L'IMAGE SE FAIT ALORS PAR DETECTION DES VALLEES DE SON IMAGE TRANSFORMEE. CE TRAVAIL EST REALISE PAR APPLICATION D'UN OPERATEUR DIFFERENTIEL. L'APPROCHE PAR REGIONS SE FAIT PAR CALCUL DES REGIONS MODALES DE L'IMAGE TRANSFORMEE. LES PIXELS DE CHAQUE REGION SONT STRUCTURES HIERARCHIQUEMENT AUTOUR DE LEUR MODE LOCAL. CETTE APPROCHE EST CARACTERISEE PAR SA ROBUSTESSE, SA RAPIDITE ET LA BONNE QUALITE DES REGIONS DETECTEES. FINALEMENT, SUR UN JEU D'IMAGES TEST, LES PROPRIETES DE L'ALGORITHME MIS EN UVRE SONT DEMONTREES

Download or read book Segmentation d images written by and published by . This book was released on 2009 with total page 173 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'image est une étape primordiale dans tout processus d'interprétation d'images. Les modèles déformables sont actuellement des approches de segmentation très populaires et sont toujours en plein évolution. Ils sont largement utilisés dans de nombreux domaines. Dans le cadre de cette thèse, notre intérêt s'est porté dans un premier lieu, à la comparaison qualitative et quantitative des performances de huit modèles déformables, représentatifs de l'état de l'art actuel du domaine. L'étude comparative a porté sur des images de synthèse et sur des images réelles. Nous avons pris le soin de construire une base d'images de synthèse dont chacune présentant une difficulté typique, en simulant une dégradation particulière. Cela permet l'étude et l'analyse des qualités, des faiblesses et des limitations d'une approche donnée. Les résultats de comparaison sont une aide précieuse aux utilisateurs qu'en au choix d'un algorithme donné pour résoudre une problématique particulière de segmentation. Dans un second temps, nous avons proposé des améliorations de deux des modèles étudiés afin de pallier à certaines de leurs limitations. Ainsi nous avons proposé une modification de la fonction de détection de contour pour permettre au modèle de Li de segmenter avec succès des objets avec des angles très aigus et une modification majeur de la prise en compte de l'a priori de forme dans le modèle de Tsai. En effet, notre approche possède un compromis entre l'a priori et le terme d'attache aux données, donnant ainsi plus de flexibilité d'une part, et utilise l'ACP à noyau pour l'apprentissage et la modélisation de l'a priori de forme, offrant ainsi une augmentation non négligeable de l'impact de la prise en compte de cette a priori sur le résultat de la segmentation d'autre part.

Download or read book Image Segmentation written by Tao Lei and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2022-09-26 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 Approche fonctionnelle g n rique des m thodes de segmentation d images written by Tarik Zouagui and published by . This book was released on 2004 with total page 125 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'image est une opération de traitement d'image de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions (ensembles de pixels) appartenant à une même structure (objets ou scène imagés). Cette opération est à la base de nombreuses applications tant en vision industrielle, qu'en imagerie médicale. De nombreuses recherches ont eu lieu dans le passé sur les méthodes de segmentation. Il en résulte un très grand nombre de méthodes dont la comparaison, soit en terme de structure soit en terme de performance, est très difficile. L'objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle vision de la segmentation d'images basée sur un modèle fonctionnel (MF) original. Ce modèle qui décrit la segmentation en termes de fonctions, se présente sous la forme d'un opérateur de segmentation (OS). L'OS est composé de cinq blocs élémentaires enchaînés au cours d'un processus itératif qui correspond au processus de segmentation. Ce modèle fonctionnel unifie les méthodes de segmentation sous un formalisme commun et permet une meilleure compréhension de ces méthodes. En effet, la décomposition avec la même logique de techniques de segmentation (simple ou complexe) a priori totalement différentes a été obtenue et implantée. Cela a permis de montrer la généricité du modèle proposé et son utilité pour la structuration, la comparaison et l'implantation logicielle des nombreuses méthodes de segmentation. Ces décompositions qui ont conduit à un certain nombre de blocs fonctionnels indépendants, ont servi à la réalisation d'un logiciel modulaire dénommé GenSeg. Ce logiciel peut aider à terme à construire de nouvelles techniques de segmentation.

Download or read book High Order Models in Semantic Image Segmentation written by Ismail Ben Ayed and published by Elsevier. This book was released on 2023-06-16 with total page 182 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: High-Order Models in Semantic Image Segmentation reviews recent developments in optimization-based methods for image segmentation, presenting several geometric and mathematical models that underlie a broad class of recent segmentation techniques. Focusing on impactful algorithms in the computer vision community in the last 10 years, the book includes sections on graph-theoretic and continuous relaxation techniques, which can compute globally optimal solutions for many problems. The book provides a practical and accessible introduction to these state-of -the-art segmentation techniques that is ideal for academics, industry researchers, and graduate students in computer vision, machine learning and medical imaging. Gives an intuitive and conceptual understanding of this mathematically involved subject by using a large number of graphical illustrations Provides the right amount of knowledge to apply sophisticated techniques for a wide range of new applications Contains numerous tables that compare different algorithms, facilitating the appropriate choice of algorithm for the intended application Presents an array of practical applications in computer vision and medical imaging Includes code for many of the algorithms that is available on the book's companion website

Download or read book Variational Methods in Image Segmentation written by Jean-Michel Morel and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2012-12-06 with total page 257 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book contains both a synthesis and mathematical analysis of a wide set of algorithms and theories whose aim is the automatic segmen tation of digital images as well as the understanding of visual perception. A common formalism for these theories and algorithms is obtained in a variational form. Thank to this formalization, mathematical questions about the soundness of algorithms can be raised and answered. Perception theory has to deal with the complex interaction between regions and "edges" (or boundaries) in an image: in the variational seg mentation energies, "edge" terms compete with "region" terms in a way which is supposed to impose regularity on both regions and boundaries. This fact was an experimental guess in perception phenomenology and computer vision until it was proposed as a mathematical conjecture by Mumford and Shah. The third part of the book presents a unified presentation of the evi dences in favour of the conjecture. It is proved that the competition of one-dimensional and two-dimensional energy terms in a variational for mulation cannot create fractal-like behaviour for the edges. The proof of regularity for the edges of a segmentation constantly involves con cepts from geometric measure theory, which proves to be central in im age processing theory. The second part of the book provides a fast and self-contained presentation of the classical theory of rectifiable sets (the "edges") and unrectifiable sets ("fractals").

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 Segmentation d images fond e sur une m thode de croissance de r gion control e par un mod le g om trique de contours written by Salim Djeziri and published by . This book was released on 1994 with total page 330 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE DEVELOPPE UNE APPROCHE POUR LA SEGMENTATION D'IMAGES EN PROPOSANT DES OUTILS FONDES SUR UNE DEFINITION DUALE DU CONTOUR CONSIDERE COMME UNE LIGNE SEPARANT DEUX REGIONS AUX ATTRIBUTS DIFFERENTS. DEUX ALGORITHMES DE CROISSANCE DE REGIONS SONT DEVELOPPES. LE PREMIER ALGORITHME (ALGORITHME DU CARRELEUR) FAIT CROITRE UN CARRE INITIAL PAR DEPLACEMENT D'ARETES ET PAR INSERTION D'ARETES SUPPLEMENTAIRES. LE DEUXIEME ALGORITHME FAIT CROITRE UNE COURBE QUELCONQUE EN DEPLACANT CHAQUE POINT SUR LA NORMALE ET EN INSERANT DES POINTS SUPPLEMENTAIRES. L'EVOLUTION DE LA COURBE EST REGIE PAR UN SEUL PARAMETRE. NOUS PROPOSONS UNE METHODE ADAPTATIVE DE LISSAGE DE COURBES DISCRETES DONT L'ORIGINALITE EST FONDEE SUR UNE MINIMISATION DE L'ERREUR QUADRATIQUE LOCALE AUTOUR DE CHAQUE POINT. UN PARAMETRE UNIQUE PERMET DE FACON SIMPLE DE CONTROLER LA FORCE DU LISSAGE QUI PEUT PASSER GRADUELLEMENT DE L'INTERPOLATION A L'APPROXIMATION. ELLE PREND EN COMPTE LE GRADIENT EN CHAQUE POINT POUR OBTENIR UNE COURBE REGULIERE QUI RESPECTE MIEUX LA FORME DE L'OBJET PRESENT DANS L'IMAGE

Download or read book Une approche multi agents pour la segmentation d images associant estimation et valuation written by Corneliu Spinu and published by . This book was released on 1997 with total page 211 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Etant donné son importance et sa difficulté, la segmentation d'images est actuellement un des domaines les plus étudiés en analyse d'images. Un grand nombre d'opérateurs de segmentation ont été développés et sont décrits dans la littérature. Malgré la complexité de certains de ces opérateurs, des études comparatives récentes nous montrent qu'il n'y a aucune technique qui se détache pour prétendre le titre de ′′la meilleure méthode′′. Il se pose alors un problème de choix de l'opérateur à appliquer en fonction d'une variété d'informations que l'on va regrouper sous le nom de contexte (nature et caractéristiques de l'image, primitives à extraire, contraintes d'exploitation). Dans cette thèse, on propose une méthode générale pour la détection de contours vue comme un problème d'adaptation des opérateurs. L'adaptation est définie comme un problème de sélection d'un enchaînement d'opérateurs (prétraitement, détection de contours, post-traitement) approprié ainsi que le réglage des paramètres de ces opérateurs, en fonction du contexte de la segmentation. L'estimation des caractéristiques de l'image (comme le bruit, la texture, le contraste, le modèle des contours) et l'évaluation de la qualité du résultat jouent un rôle important dans le cadre de cette méthode. Plusieurs approches algorithmiques sont proposées, combinant différents types et techniques d'adaptation : adaptation a priori/a posteriori, adaptation globale/locale, adaptation heuristique/par optimisation. Ces différentes approches sont illustrées et validées d'une façon expérimentale sur des images artificielles et réelles. Une implantation multi-agents de la méthode est également proposée, en utilisant COALA, une plate-forme de développement des systèmes multi-agents. Deux architectures multi-agents sont présentées, pour implanter deux approches différentes de la méthode : une approche heuristique et une approche par optimisation

Download or read book Approche stochastique de la segmentation des images written by Saïda Bouakaz and published by . This book was released on 1987 with total page 330 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le domaine de l'étiquetage, les méthodes stochastiques s'inscrivent dans un cadre ou l'affectation d'un objet est perçue comme une connaissance dynamique. Cette affectation peut être modifiée selon l'évolution des connaissances contextuelles, en retour elle est susceptible d'influer sur l'état instantané des connaissances. De telles méthodes présentent l'avantage d'introduire un caractère de contrôle local à l'évolution de l'étiquetage. C'est en s'appuyant sur cette notion d'étiquetage, sous son aspect local, que nous avons abordé le problème de la segmentation des images ayant remarque que les décisions au niveau de chaque point influent et sont influencées par celles des voisins. En outre, on remarque que jusqu'à présent, les méthodes de segmentation se fondaient, essentiellement, sur un choix entre 2 types de modèles : le modèle région et le modèle frontière. Les méthodes stochastiques, itératives abordées dans ce mémoire permettent de faire intervenir simultanément les 2 entités et de les traiter au sein d'un processus unique. Le procédé consiste à introduire pour chaque point, au niveau de son vecteur d'étiquetage des informations de type région et des informations de type frontière. Les relations contextuelles interviennent sous forme d'interactions inter-classes et d'interactions inter-entités

Download or read book Contribution des mod les statistiques de forme et d apparence la segmentation d images written by Nabil Boukala and published by . This book was released on 2007 with total page 238 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce travail de recherche s'inscrit dans le domaine de la segmentation d'images à l'aide de modèles déformables. Nous étudions 2 types de modèles : -les contours actifs ou snakes, -les modèles statistiques, notamment les modèles actifs de forme (ASM) et d'apparence (AAM).Nous proposons d'appliquer ces différentes méthodes au problème de la segmentation d'images radiographiques du bassin. Cette étude comparative révèle la supériorité, en termes de précision et robustesse, des ASM par rapport aux autres approches étudiées. Cependant, notre ensemble de données met clairement en avant une limitation majeure de la méthode à savoir la nécessité d'un ensemble d'entraînement de taille conséquente, contrainte commune aux AAM. En effet, la mise en oeuvre de ces méthodes implique non seulement la possession de nombreuses images-exemples, mais également leur annotation manuelle, soit une lourdeur de la phase d'apprentissage et une limitation du champ d'application. L'approche proposée s'appuie sur des modèles locaux d'apparence très précis. Ces derniers décrivent les variations produites en perturbant aléatoirement le modèle de forme sur une ou plusieurs images d'entraînement. Notre stratégie de recherche fait usage de classificateurs statistiques qui indiquent dans quelles directions chacun des points du modèle doit évoluer. Outre le gain en précision et robustesse apporté, notre approche élargit le domaine d'application au suivi d'objet ou tracking puisqu'elle se satisfait de peu d'exemples d'apprentissage, une unique image pouvant éventuellement remplir cet office. Dans ce cas, un enrichissement du modèle de forme à l'aide d'une méthode par éléments finis est nécessaire

Download or read book RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION D IMAGES written by SYLVIE.. TEBOUL and published by . This book was released on 1999 with total page 134 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE MEMOIRE EST CONSACRE A LA COLLABORATION ENTRE RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION D'IMAGES. UNE BONNE RECONSTRUCTION NECESSITE UNE BONNE CONNAISSANCE DES CONTOURS, DANS LESQUELS SE SITUE L'INFORMATION ESSENTIELLE DE L'IMAGE. ET, POUR OBTENIR DES INFORMATIONS PERTINENTES SUR LES CONTOURS, UN MOYEN CLASSIQUE EST DE SEGMENTER L'IMAGE. POUR LA PREMIERE METHODE DE RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION QUE NOUS PRESENTONS DANS CE MEMOIRE, NOUS AVONS UTILISE LA THEORIE MATHEMATIQUE DE LA -CONVERGENCE. DANS CE CADRE, NOUS AVONS FAIT L'ETUDE DE L'APPROXIMATION D'UNE FONCTIONNELLE DE SEGMENTATION PAR DES CRITERES COMPORTANT UN TERME DE REGULARISATION SUR LES CONTOURS DE L'IMAGE. NOUS AVONS ALORS DEVELOPPE DEUX ALGORITHMES METTANT EN UVRE DES SYSTEMES DE DEUX EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES (EDP) COUPLEES. LA PREMIERE PERMET LA RECONSTRUCTION DE L'IMAGE AVEC UN LISSAGE PRESERVANT LES DISCONTINUITES. CES DERNIERES SONT CALCULEES PAR LA SECONDE EDP QUI INTRODUIT LA CONTRAINTE DE SEGMENTATION. DANS LA SECONDE METHODE DE RECONSTRUCTION ET SEGMENTATION, LE MODELE DE CONTOURS EST ISSU DE LA THEORIE DES CONTOURS ACTIFS : NOUS AVONS COUPLE UNE EDP DE RECONSTRUCTION, ISSUE DE L'APPROCHE VARIATIONNELLE CLASSIQUE, ET UNE EDP DE SEGMENTATION ISSUE DE L'APPROCHE VARIATIONNELLE DES SNAKES GEODESIQUES ET DE LA THEORIE DES COURBES DE NIVEAU. LES DOMAINES D'APPLICATION QUE NOUS AVONS ABORDE SONT LA RESTAURATION D'IMAGES BRUITEES, LA DECONVOLUTION D'IMAGES SATELLITAIRES, ET LA RECONSTRUCTION MEDICALE EN TOMOGRAPHIE D'EMISSION. NOUS AVONS APPLIQUE CES METHODES SUR DES DONNEES SYNTHETIQUES ET REELLES, ET NOUS AVONS AINSI PU OBSERVER QUE LORSQUE LA SEGMENTATION ET LA RECONSTRUCTION COOPERENT, LES RESULTATS SONT D'AUTANT PLUS ENCOURAGEANTS QUE LA SEGMENTATION EST MARQUEE.

Download or read book Une approche m trique pour la segmentation d images written by Pablo Andrés Arbelaez Escalante and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation de bas niveau est la tâche qui consiste à extraire les caractéristiques géométriques d'une image en créant une partition de son domaine de définition sans connaître préalablement son contenu sémantique. L'approche proposée dans cette thèse repose sur la formulation du problème dans le cadre métrique, où les partitions de l'espace sont déterminées par la définition d'une distance.Deux types de distances sont étudiés afin d'appliquer le formalisme métrique à la segmentation d'images naturelles. Le premier est obtenu en mesurant une énergie le long des chemins. Nous construisons notamment une distance définie par le minimum de la variation totale de l'image sur les chemins. Nous considérons ensuite une représentation hiérarchique des contours des images fondée sur un deuxième type de distances, les ultramétriques. Enfin, au moyen de segmentations humaines, nous évaluons quantitativement notre approche et la comparons à d'autres méthodes de segmentation.

Download or read book CONTRIBUTION DES MESURES FLOUES ET D UN MODELE MARKOVIEN A LA SEGMENTATION D IMAGES COULEUR written by RIADH.. BOUSSARSAR and published by . This book was released on 1997 with total page 172 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA SEGMENTATION D'IMAGE COULEUR CONSISTE A PARTAGER L'IMAGE EN DIFFERENTES REGIONS AYANT DES CARACTERISTIQUES HOMOGENES SELON CERTAINS CRITERES. LA BASE DE REPRESENTATION COULEUR UTILISEE EST LA BASE RGB AFIN DE NE PAS PERDRE L'INFORMATION COULEUR DE L'IMAGE. TENANT COMPTE DE LA CORRELATION DES DONNEES DES TROIS PLANS DE L'IMAGE DANS CETTE BASE, UNE SEGMENTATION GROSSIERE HYBRIDE SUIVIE D'UNE SEGMENTATION FINE SONT DEVELOPPEES. LA SEGMENTATION GROSSIERE EST UNE CLASSIFICATION ITERATIVE. ELLE UTILISE DES MESURES FLOUS TELLES QUE L'INDEX OU L'ENTROPIE FLOUE AFIN DE MINIMISER DE MANIERE OPTIMALE ET AUTO-ADAPTATIVE LES ZONES AMBIGUES DES HISTOGRAMMES R, G, B DE L'IMAGE, PERMETTANT L'EXTRACTION D'UNE CLASSE 3D, ET LA FORMATION GROSSIERE D'UNE REGION FORMEE PAR UN ENSEMBLE DE PIXELS CLASSES ET DE PIXELS MASQUES. LA SEGMENTATION FINE UTILISE LE NOMBRE DE CLASSES, LEUR CENTRE DE GRAVITE ET LA FONCTION D'APPARTENANCE DE L'ALGORITHME DES FUZZY C-MEANS AFIN DE CLASSER GLOBALEMENT LES PIXELS MASQUES. ETANT DONNE QU'IL EXISTE QUELQUES PIXELS MAL CLASSES, UNE APPROCHE MARKOVIENNE EST DEVELOPPEE POUR ELIMINER CES PIXELS ET RENDRE LES REGIONS HOMOGENES AVEC DES FRONTIERES LISSES. POUR FINIR UNE VERSION MODIFIEE DE LA SEGMENTATION EST INTEGREE DANS UNE STRUCTURE PYRAMIDALE AFIN DE DIMINUER LES TEMPS DE CALCULS.

Download or read book Op rations et algorithmes pour la segmentation topologique d images 3D written by Alexandre Dupas and published by . This book was released on 2009 with total page 189 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Une carte topologique 3D est un modèle servant à représenter la partition en régions d'une image 3D pour le traitement d'images. Dans ce travail, nous développons des outils permettant de modifier la partition représentée par une carte topologique, puis nous utilisons ces outils afin de proposer des algorithmes de segmentation intégrant des critères topologiques. Dans une première partie, nous proposons trois opérations. La fusion de régions est définie avec une approche locale adaptée à une utilisation interactive et une approche globale pour une utilisation automatisée comme lors d'une segmentation. La division de régions est proposée avec une méthode d'éclatement en voxels et la division à l'aide d'un guide. Enfin, la déformation de la partition est basée sur la définition de points ML-Simples : des voxels pouvant changer de région sans modifier la topologie de la partition. À l'aide de ces opérations, nous mettons en oeuvre dans une seconde partie des algorithmes de segmentation d'images utilisant les cartes topologiques. Notre première approche adapte au modèle des cartes topologiques un algorithme existant qui utilise un critère basé sur la notion de contraste. Nous proposons ensuite des méthodes de calcul d'invariants topologiques sur les régions : les nombres de Betti. Grâce à eux, nous développons un critère topologique de segmentation permettant de contrôler le nombre de tunnels et de cavités des régions. Enfin, nous illustrons les possibilités de tous nos outils en mettant en place une chaîne de traitement pour la segmentation de tumeurs cérébrales dans des images médicales.

Download or read book Mod les de contours actifs pour la segmentation d images et de vid os written by Muriel Gastaud and published by . This book was released on 2005 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation en objets d’une image consiste à extraire une ou des régions d’intérêt de l’image, suivant un critère défini. Nous segmentons l’image par un algorithme de contours actifs, dans le cadre d’une approche variationnelle. Partant, d’un contour initial quelconque, le contour actif évolue vers la région d’intérêt, dirigé par une équation aux dérivées partielles. L’équation d’évolution du contour actif est déduite de la dérivation du critère définissant la région. Au vu de la dépendance du critère à la région considérée, la dérivation du critère par rapport à la région n’est pas aisée. Nous utilisons des outils de dérivation empruntés à l’optimisation de domaine : les gradients de forme. La contribution de cette thèse réside dans l’élaboration et l’étude de différents descripteurs de régions. Pour chaque critère, nous calculons la dérivée du critère à l’aide des gradients de forme et en déduisons l’équation d’évolution du contour actif. Le premier descripteur définit un a priori géométrique sans contrainte paramétrique : il minimise la distance du contour actif à un contour de référence. Nous l’avons appliqué à la déformation de courbe (shape warping), la segmentation et le suivi de cible (tracking). Le deuxième descripteur définit conjointement une région et son mouvement sur plusieurs images consécutives. Le mouvement de la région est représenté par un modèle de mouvement. Nous avons appliqué ce critère à l’estimation et la segmentation conjointe du mouvement et au suivi d’objets en mouvement.

Download or read book Segmentation d images par classification floue fond e sur une approche neuromim tique written by Slim M'Hiri and published by . This book was released on 1996 with total page 318 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PRESENTE UNE NOUVELLE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES PAR UNE APPROCHE DE CLASSIFICATION SEQUENTIELLE NEURO-FLOUE. L'ALGORITHME DE CLASSIFICATION QUE NOUS PROPOSONS COMBINE LES CAPACITES D'APPRENTISSAGE DES MODELES NEUROMIMETIQUES ET LA SOUPLESSE AU NIVEAU DE LA PRISE DE DECISION OFFERTE PAR LA LOGIQUE FLOUE. NOUS NOUS SOMMES AUX CARTES AUTO-ORGANISANTES DE KOHONEN POUR LEUR PROPRIETES TOPOLOGIQUES INTERESSANTES DANS LE CADRE DE LA SEGMENTATION D'IMAGES. CETTE PROCEDURE FAIT APPEL A DES HEURISTIQUES CE QUI INDUIT D'UNE PART LE REGLAGE D'UN NOMBRE IMPORTANT DE PARAMETRES ET D'AUTRE PART DES PROBLEMES DE CONVERGENCE. DANS UN PREMIER TEMPS NOUS PROPOSONS UNE CONTRIBUTION A L'AMELIORATION DE L'ALGORITHME DE KOHONEN, EN PRESENTANT UNE NOUVELLE REGLE D'APPRENTISSAGE. CETTE DERNIERE REALISE L'OPTIMISATION ITERATIVE D'UNE FONCTIONNELLE DE COUT QUE NOUS AVONS DEFINIS. CETTE REGLE D'APPRENTISSAGE EST ENSUITE UTILISEE AFIN DE DEFINIR UNE NOUVELLE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES NON SUPERVISEE AGISSANT EN DEUX ETAPES. LORS DE LA PREMIERE ETAPE, NOUS EXPLOITONS LES PROPRIETES TOPOLOGIQUES, CONSERVEES PAR LE NOUVEL ALGORITHME D'APPRENTISSAGE, AFIN DE DEDUIRE LE NOMBRE DE CLASSES EXISTANT DANS L'IMAGE AINSI QUE DES PROTOTYPES POUR CHAQUE CLASSE. LA DEUXIEME ETAPE CONSISTE A ETIQUETER LES PELS DE L'IMAGE. DANS UN PREMIER TEMPS, NOUS DEFINISSONS UNE NOUVELLE METHODE DE CLASSIFICATION FLOUE A CENTRES MOBILES QUI CONSTITUE UNE APPROCHE REGION ATTRIBUANT A CHAQUE PEL L'ETIQUETTE DE LA CLASSE A LAQUELLE IL APPARTIENT. NOUS PROPOSONS EGALEMENT UNE NOUVELLE METHODE ADAPTATIVE D'EXTRACTION DE CONTOURS EN MARQUANT LES PELS POUR LESQUELS LES PROPRIETES TOPOLOGIQUES SONT MISES A DEFAUT SPATIALEMENT. NOUS AVONS ENFIN VALIDE LA NOUVELLE METHODE DE SEGMENTATION AVEC DES IMAGES DE NATURES DIFFERENTES (IMAGE DE SCENE, IMAGE SCANNOGRAPHIQUE ET IMAGES ECHOCARDIOGRAPHIQUES)