Download or read book Etude de relaxations en traitement d images Application la segmentation et autres probl mes multi tiquettes written by Romain Yildizoglu and published by . This book was released on 2014 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse étudie différentes relaxations pour minimiser des fonctionnelles non convexes qui apparaissent en traitement d'images. Des problèmes comme la segmentation d'image peuvent en effet s'écrire comme un problème de minimisation d'une certaine fonctionnelle, le minimiseur représentant la segmentation recherchée. Différentes méthodes ont été proposées pour trouver des minima locaux ou globaux de la fonctionnelle non convexe du modèle de Mumford-Shah constant par morceaux à deux phases. Certaines approches utilisent une relaxation convexe qui permet d'obtenir des minima globaux de la fonctionnelle non convexe. On rappelle et compare certaines de ces méthodes et on propose un nouveau modèle par bande étroite, qui permet d'obtenir des minima locaux tout en utilisant des algorithmes robustes qui proviennent de l'optimisation convexe. Ensuite, on construit une relaxation convexe d'un modèle de segmentation à deux phases qui repose sur la comparaison entre deux histogrammes donnés et les histogrammes estimés globalement sur les deux régions de la segmentation. Des relaxations pour des problèmes multi-étiquettes à plusieurs dimensions comme le flot optique sont également étudiées. On propose une relaxation convexe avec un algorithme itératif qui ne comprend que des projections qui se calculent exactement, ainsi qu'un nouvel algorithme pour une relaxation convexe sur chaque variable mais non convexe globalement. On étudie la manière d'estimer une solution du problème non convexe original à partir d'une solution d'un problème relaxé en comparant des méthodes existantes avec des nouvelles.

Download or read book Les algorithmes de relaxation en traitement d image written by Michel Levy and published by . This book was released on 1987 with total page 222 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: REVUE DES DIVERS PROCESSUS DE RELAXATION ET ETUDE DE L'ALGORITHME DE ROSENFELD-HUMMEL-ZUCKER. TRAITEMENT EXPERIMENTAL DE LA DETECTION DES BORDS

Download or read book Etude des mod les de contours actifs et d autres techniques de traitement d images written by Laurent David Cohen and published by . This book was released on 1990 with total page 164 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'ensemble des résultats de cette thèse porte sur des problèmes de traitement d'images. Ils sont divisés en trois parties. Nous avons introduit un nouveau modèle de contours actifs, qui améliore de manière importante la détection de contours fermes. Nous présentons les caractéristiques de ce modèle avec de nombreuses illustrations expérimentales en imagerie médicale. On obtient des résultats plus stables et on ajoute une force de gonflage. La courbe se comporte comme un ballon qui est gonfle. La mise en correspondance d'images stéréo après segmentation hiérarchique. La reconstitution d'une scène 3D à partir d'une paire d'images stéréo nécessite l'extraction et la mise en correspondance d'entités dans les deux images. Nous avons développé une technique de mise en correspondance de régions où la segmentation et la mise en correspondance sont des processus interdépendants. Pour implémenter l'algorithme, nous avons élaboré une structure hiérarchique de segmentation à résolutions multiples. Une nouvelle approche de la quantification vectorielle appliquée à la compression d'images et à la détection de textures. Il s'agit d'une généralisation de la quantification vectorielle ou on cherche un ensemble de vecteurs appelés quanta. L'aspect nouveau de la méthode est de projeter une imagette sur l'espace engendre par le quantum au lieu de le remplacer simplement par le quantum le plus proche

Download or read book Morphologie math matique et graphes written by Jean-François Stawiaski and published by . This book was released on 2008 with total page 175 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La recherche en imagerie médicale est une des disciplines les plus actives du traitement d'images. La segmentation et l'analyse d'images dans un contexte clinique reste un problème majeur de l'imagerie médicale. La multiplicité des modalités d'imagerie, ainsi que les fortes variabilités des structures et pathologies à analyser rendent cette tâche fastidieuse. Dans la plupart des cas, la supervision de spécialistes, tels que des radiologistes, est nécessaire pour valider ou interpréter les résultats obtenus par analyse d'images. L'importante quantité de données, ainsi que les nombreuses applications liées à l'imagerie médicale, nécessitent des outils logiciels de très haut niveau combinant des interfaces graphique complexe avec des algorithmes interactifs rapides. Les récentes recherches en segmentation d'images ont montré l'intérêt des méthodes à base de graphes. L'intérêt suscité dans la communauté scientifique a permis de développer et d'utiliser rapidement ces techniques dans de nombreuses applications. Nous avons étudié les arbres de recouvrement minimaux, les coupes minimales ainsi que les arbres de chemins les plus courts. Notre étude a permis de mettre en lumière des liens entre ces structures a priori très différentes. Nous avons prouvé que les forêts des chemins les plus courts, ainsi que les coupes minimales convergent toutes les deux, en appliquant une transformation spécifique du graphe, vers une structure commune qui n'est autre qu'une forêt de recouvrement minimale. Cette étude nous a aussi permis de souligner les limitations et les possibilités de chacune de ces techniques pour la segmentation d'images. Dans un deuxième temps, nous avons proposé des avancées théoriques et pratiques sur l'utilisation des coupe minimales. Cette structure est particulièrement intéressante pour segmenter des images à partir de minimisation d'énergie. D'une part, nous avons montré que l'utilisation de graphes de régions d'une segmentation morphologique permet d'accélérer les méthodes de segmentation à base de coupe minimales. D'autre part nous avons montré que l'utilisation de graphes de régions permet d'étendre la classe d'énergie pouvant être minimisée par coupe de graphes. Ces techniques ont toutes les caractéristiques pour devenir des méthodes de référence pour la segmentation d'images médicales. Nous avons alors étudié qualitativement et quantitativement nos méthodes de segmentation à travers des applications médicales. Nous avons montré que nos méthodes sont particulièrement adaptées à la détection de tumeurs pour la planification de radiothérapie, ainsi que la création de modèles pour la simulation et la planification de chirurgie cardiaque. Nous avons aussi mené une étude quantitative sur la segmentation de tumeurs du foie. Cette étude montre que nos algorithmes offrent des résultats plus stables et plus précis que de nombreuses techniques de l'état de l'art. Nos outils ont aussi été comparés à des segmentations manuelles de radiologistes, prouvant que nos techniques sont adaptées à être utilisée en routine clinique. Nous avons aussi revisité une méthode classique de segmentation d'images : la ligne de partages des eaux. La contribution de notre travail se situe dans la re-définition claire de cette transformation dans le cas des graphes et des images multi spectrales. Nous avons utilisé les algèbres de chemins pour montrer que la ligne de partages des eaux correspond à des cas particuliers de forêt des chemins les plus courts dans un graphe. Finalement, nous proposons quelques extensions intéressantes du problème des coupes minimales. Ces extensions sont basées sur l'ajout de nouveaux types de contraintes. Nous considérons particulièrement les coupes minimales contraintes à inclure un ensemble prédéfini d'arrêtes, ainsi que les coupes minimales contraintes par leur cardinalité et leur aires. Nous montrons comment ces problèmes peuvent être avantageusement utilisé pour la segmentation d'images.

Download or read book Probl mes d chelle dans la segmentation par ondelettes d images textur es written by Sylvain Meignen and published by . This book was released on 2001 with total page 142 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nous nous intéressons dans cette thèse à la segmentation d'images texturées à l'aide de frame d'ondelettes. Après avoir étudié les frames, en particulier les relations qui lient l'approche continue à l'approche discrète, nous nous focalisons particulièrement sur l'étude des problèmes d'échelle liés à la segmentation des macro-textures. Nous proposons des algorithmes particulièrement adaptés au traitement spécifique de ce type de textures, qui utilisent de nouvelles caractéristiques : les facteurs principaux d'une analyse en composantes principales. Des liens sont établis avec des caractéristiques plus communément utilisées. Nous montrons ensuite que la régularité Lipschitzienne des textures est un paramètre moins fiable que les facteurs principaux, aux petites échelles. Enfin, nous nous intéressons à la définition des frontières des textures, et construisons un algorithme permettant leur reconstruction partielle. La seconde partie est consacrée à l'étude d'un algorithme de décomposition multi-échelles permettant le suivi d'extrema le long des échelles. Nous regardons les applications possibles de cet algorithme à la détection des bords d'images bruitées ; puis, ces techniques de suivi d'extrema sont appliquées à la détermination du temps de réaction du muscle génioglosse, sur des enregistrements EMG.

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 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 La segmentation des images couleurs par fusion des donn es written by Salim Ben Chaabane and published by Noor Publishing. This book was released on 2017-03 with total page 109 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: D'un point de vue general, les travaux de recherche de ce livre s'inscrivent dans le cadre de la segmentation des images couleurs par fusion des donnees. Dans ce travail, nous presentons une architecture de fusion d'images basee sur la theorie des croyances de Dempster-Shafer, utilisee pour la segmentation des images couleurs. Nous focalisons notre etude sur les methodes de fusion des informations au niveau des pixels. Nous presentons, une approche pour la modelisation des informations, basee sur la distribution gaussienne. Cette derniere, permet de generer, a partir de trois primitives couleurs, une seule image finale segmentee. La methode de fusion consiste a fusionner les resultats issus d'une premiere segmentation des images originales parfaitement recalees geometriquement. Dans cette methode de fusion, l'etape de modelisation est realisee a base des techniques d'analyse de l'histogramme et la distribution gaussienne. Les etudes comparatives avec plusieurs techniques existantes, appliquees a la segmentation des images couleurs, montrent la souplesse et la robustesse de la modelisation basee sur le seuillage de l'histogramme d'homogeneite et la distribution gaussienne.

Download or read book SEGMENTATION PARALLELE D IMAGES VOLUMIQUES written by Laurent Perroton and published by . This book was released on 1994 with total page 213 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CETTE THESE, NOUS NOUS SOMMES INTERESSE A PLUSIEURS PROBLEMES LIES A L'IMAGERIE DISCRETE 3D D'UNE PART, ET A LA PARALLELISATION D'ALGORITHMES DE SEGMENTATION D'IMAGES D'AUTRES PART. DANS UNE PREMIERE PARTIE, DIVERS PROBLEMES D'IMAGERIE DISCRETE 3D SONT PRESENTES. L'APPROCHE DES COMPLEXES CELLULAIRES DONT L'OBJECTIF EST D'OFFRIR UNE MODELISATION COHERENTE EN IMAGERIE VOLUMIQUE DISCRETE EST INTRODUITE. UNE NOTION DE SURFACE DISCRETE COMPOSEE D'ELEMENTS BIDIMENSIONNELS DE L'ESPACE 3D EST RAPPELE. PLUSIEURS RESULTATS THEORIQUES SUR CE SUJET SONT RASSEMBLES DANS UN RAPPORT DE RECHERCHE FOURNI EN ANNEXE. LES PRINCIPAUX RESULTATS PERSONNELS SONT REPRIS DANS LA THESE: UNE EXTENSION AUX OBJETS 26-CONNEXES DE LA DEFINITION DES SURFACES DISCRETES QUI VERIFIE LA PROPRIETE FONDAMENTALE QU'IL EXISTE UNE SURFACE CONNECTEE ENTRE CHAQUE PAIR DE COMPOSANTE OBJET, COMPOSANTE DU FOND. ENFIN, ON PROPOSE EGALEMENT UN ALGORITHME D'EXTRACTION DE SURFACES SUR PRAM. DANS UNE DEUXIEME PARTIE, UNE BIBLIOGRAPHIE SUR LE SUJET DE LA SEGMENTATION D'IMAGE EST PRESENTEE. DES ALGORITHMES DE SEGMENTATION D'IMAGE PAR FUSION DE REGIONS SONT INTRODUITS, ET ON COMPARE DES ALGORITHMES A CARACTERES INTRINSEQUEMENT SEQUENTIELS ET PARALLELES EXISTANT. DANS CE CADRE LA, UNE ETUDE DE LA PARALLELISATION DE L'ETIQUETAGE EN COMPOSANTES CONNEXES DES IMAGES BINAIRES 3D EST PRESENTEE. UNE BIBLIOGRAPHIE DU SUJET DECRIS LES PRINCIPAUX ALGORITHMES SEQUENTIELS ET LES DIVERSES APPROCHES PARALLELES EXISTANTES. NOUS INTRODUISONS NOTRE CONTRIBUTION PERSONNELLE QUI EST UN ALGORITHME PARALLELE SUR HYPERCULE IPSC860. LA DERNIERE PARTIE DE LA THESE PRESENTE DIVERS OUTILS QUI ONT ETE DEVELOPPES POUR LA PARALLELISATION DU TRAITEMENT D'IMAGES VOLUMIQUES: LA LIBRAIRIE PPCM QUI DEFINIE UN STANDARD DE COMMUNICATION POUR DES MACHINES PARALLELES MIMD A MEMOIRE DISTRIBUEE ET UNE STRUCTURE DE DONNEE QUI INCLUE DES FONCTIONS D'EQUILIBRAGE DE CHARGES

Download or read book Champs markoviens multi chelles written by JIAPING.. WANG and published by . This book was released on 1994 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE EST COMPOSEE DE DEUX PARTIES INDEPENDANTES. LA PREMIERE PARTIE PORTE SUR LA REPRESENTATION DE TEXTURES ET LA SEGMENTATION D'IMAGES TEXTUREES. NOUS UTILISONS LES MODELISATIONS GAUSSIENNES ET LES FILTRES DE GABOR POUR CARACTERISER LES TEXTURES. PAR NOTRE ANALYSE, ON VOIT QUE, D'UN POINT DE VUE STOCHASTIQUE, LA CARACTERISATION PAR FILTRES DE GABOR ET CELLE PAR LES MODELISATIONS GAUSSIENNES SONT COMPARABLES DANS LE SENS DE CHAMPS ALEATOIRES, BIEN QUE LEURS MOTIVATIONS SOIENT TRES DIFFERENTES. NOUS PRESENTONS UNE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES TEXTUREES NON-SUPERVISEE MULTI-ECHELLE, EN UTILISANT LES PARTITIONS PAR REGIONS CONNEXES. NOUS UTILISONS LES METHODES DE CHAMPS MARKOVIENS POUR SEGMENTER LES IMAGES, QUI PAR RELAXATION, TENDENT A REGROUPER LES POINTS AYANT DES CARACTERISTIQUES DE TEXTURES PROCHES. NOTRE METHODE LIMITE PROGRESSIVEMENT LE DOMAINE D'EXPLORATION DES SEGMENTATIONS DANS LA PROGRESSION NATURELLE DE L'ALGORITHME MULTI-ECHELLE. LA DEUXIEME PARTIE DE CETTE THESE PORTE SUR LA FUSION D'UNE SERIE D'IMAGES (RAYONS X) OBTENUES A PARTIR DE FILMS DISTINCTS DANS LE BUT DE RESTAURER L'IMAGE 2D D'UN OBJET. CECI NECESSITE L'ESTIMATION DE LA FONCTION DE TRANSFERT PERMETTANT DE PASSER D'UN FILM A UN AUTRE. CETTE TACHE EST RENDUE DIFFICILE PAR LA PRESENCE DE NON-HOMOGENEITE SPATIALE. NOUS PROPOSONS UNE METHODE POUR ESTIMER LA FONCTION DE TRANSFERT ENTRE DEUX FILMS DE SENSIBILITES DIFFERENTES ET NON-HOMOGENES. ON CONSIDERE QUE L'IMAGE DE L'OBJET EST UNE REALISATION D'UN CHAMP MARKOVIEN DONT L'ENERGIE A PRIORI EST CONSTRUITE SUR LE FAIT QUE L'IMAGE VERIFIE CERTAINES CONTRAINTES DE REGULARISATION. LA RESTAURATION SE FAIT ALORS PAR MAXIMISATION DE LA VRAISEMBLANCE

Download or read book Une approche multi agents pour la segmentation d images associant estimation et valuation written by Corneliu Spinu (auteur en informatique).) and published by . This book was released on 1997 with total page 0 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 tude et application de la segmentation d images written by Geneviève Lago and published by . This book was released on 1978 with total page 133 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Détection des objets en vue de la reconnaissance automatique de tous les objets d'un cliché en s'appuyant sur des méthodes de grammaire d'images. Deux méthodes ont été développées : détection de points "extrema" et détection de domaines

Download or read book DECOMPOSITION MORPHOLOGIQUE MULTI TAILLES ET SEGMENTATION ADAPTATIVE DE TEXTURES written by DEMIN.. WANG and published by . This book was released on 1991 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES TRAVAUX PRESENTES DANS CETTE THESE SONT CONSACRES AU DEVELOPPEMENT D'UN OUTIL MORPHOLOGIQUE DE TRAITEMENT D'IMAGES ET A SON APPLICATION EN SEGMENTATION D'IMAGES TEXTURELLES. LA DECOMPOSITION MORPHOLOGIQUE MULTI-TAILLES (DMM) DEVELOPPEE SE FONDE SUR LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE MULTI-NIVEAUX. ELLE PEUT ITERATIVEMENT DECOMPOSER UNE IMAGE EN UN ENSEMBLE D'IMAGES COMPOSANTES EN UTILISANT UN GROUPE D'ELEMENTS STRUCTURANTS. LE CONTENU DE LA DECOMPOSITION DEPEND DE LA TAILLE ET DE LA VARIATION DU NIVEAU DE GRIS DES OBJETS PRESENTS DANS L'IMAGE. CETTE DECOMPOSITION EST IDEMPOTENTE, SANS PERTE D'INFORMATION, ET RAPIDE EN TEMPS CALCUL. DE PLUS L'IMAGE ORIGINALE PEUT ETRE RECONSTITUEE PAR LA SOMME DE TOUTES LES IMAGES COMPOSANTES. LES TESTS EN CLASSIFICATION DE TEXTURES DEMONTRENT QUE LES ATTRIBUTS TEXTURELS EXTRAITS DES IMAGES COMPOSANTES SONT EFFICACES POUR CLASSIFIER LES TEXTURES TANT STRUCTURELLES QU'ALEATOIRES. CEPENDANT, IL EXISTE ENCORE UN AUTRE PROBLEME DELICAT EN SEGMENTATION D'IMAGES TEXTURELLES PAR CLASSIFICATION: LA DETERMINATION DES FRONTIERES ENTRE DIFFERENTES TEXTURES CONTENUES DANS UNE IMAGE. DES TECHNIQUES ADAPTATIVES SONT DONC PROPOSEES POUR RESOUDRE CE PROBLEME. TOUT D'ABORD, LA TAILLE ADEQUATE DE LA FENETRE DANS LAQUELLE LES ATTRIBUTS SONT EXTRAITS EST AUTOMATIQUEMENT DETERMINEE A PARTIR DES TEXTURES CONTENUES DANS L'IMAGE A SEGMENTER, AU MOYEN DE L'ESTIMATION DU RISQUE BAYESIEN. ENSUITE, DEUX METHODES DE TRAITEMENT DES FRONTIERES SONT PROPOSEES POUR REDUIRE EFFICACEMENT LES ERREURS DE SEGMENTATION AUTOUR DES FRONTIERES DE DIFFERENTES TEXTURES DANS L'IMAGE. ENFIN, L'ETUDE DES PROPRIETES STATISTIQUES DE LA MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE NOUS PERMET DE MIEUX CONNAITRE SON MECANISME ET SES EFFETS SUR DIFFERENTS TYPES DE SIGNAUX DANS LE CAS BRUITE. CECI CONDUIT EGALEMENT A LA GENERALISATION DE LA DECOMPOSITION PAR LE FILTRE D'ORDRE AFIN DE BIEN ADAPTER L'ALGORITHME AUX TEXTURES BRUITEES

Download or read book tudes m thodologiques du filtrage et de la segmentation d images multi composantes written by Patrick Lambert and published by . This book was released on 2002 with total page 103 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

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 SEGMENTATION EN REGION NON SUPERVISEE PAR RELAXATION MARKOVIENNE written by Catherine Sarlandie de la Robertie and published by . This book was released on 1996 with total page 193 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE MEMOIRE ABORDE LE PROBLEME IMPORTANT DE LA SEGMENTATION NON SUPERVISEE D'IMAGES DE LUMINANCE. UNE IMPORTANTE ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE EST A LA BASE DU CHOIX DE L'UTILISATION DE TECHNIQUES DE RELAXATION MARKOVIENNE. UNE DES CONTRIBUTIONS DE L'ETUDE CONSISTE A DIMINUER CONSIDERABLEMENT LES TEMPS DE CALCUL MIS POUR OBTENIR LES SEGMENTATIONS, TOUT EN N'ALTERANT PAS LA QUALITE DES RESULTATS DE CELLES-CI. L'APPROCHE DEVELOPPEE EST DE TYPE DIVISION-FUSION. L'ETAPE DE DIVISION PERMET DE DIMINUER DE MANIERE IMPORTANTE LE NOMBRE D'ENTITES PRESENTES DANS LE PROCESSUS DE FUSION ET, PAR LA SUITE, LES TEMPS DE CALCUL. LA METHODE INTRODUIRE POUR LA DIVISION EST ORIGINALE ; ELLE EST BASEE SUR L'EXTRACTION DE STATISTIQUES D'ORDRE DEUX A PARTIR DES MATRICES DE COOCCURENCE. L'ETUDE MENEE DANS CE MEMOIRE MONTRE L'AVANTAGE DE CES STATISTIQUES PAR RAPPORT A CELLES, D'ORDRE UN, EXTRITES DES HISTOGRAMMES DE NIVEAUX DE GRIS. LE SECOND POINT ABORDE DANS CE RAPPORT CONCERNE LA FUSION. UNE ORIGINALITE DE LA METHODE RESIDE DANS LA DEFINITION DES PARAMETRES DE TEXTURE SUR LES REGIONS ISSUES DE LA DIVISION. CEUX-CI PERMETTENT DE BIEN CARACTERISER CES REGIONS. LA FUSION EST ALORS REALISEE PAR RELAXATION MARKOVIENNE A PARTIR DU GRAPHE D'ADJACENCE IRREGULIER DE REGIONS ISSUES DE LA DIVISION. DE NOMBREUSES CONTRIBUTIONS ORIGINALES SONT AMENEES AFIN D'ESTIMER LES HYPER-PARAMETRES DU SYSTEME. A CE NIVEAU, PLUSIEURS RESULTATS DE SEGMENTATION SUR DIFFERENTS TYPES D'IMAGES REELLES SONT PRESENTES AFIN DE VALIDER LA METHODE. UNE ETUDE COMPARATIVE SUR LES DIFFERENTES STRATEGIES D'UTILISATION DES RELAXATIONS MARKOVIENNES EST ALORS MENEE, DE MANIERE RIGOUREUSE, SUR DES IMAGES DE SYNTHESE. CETTE COMPARAISON EST EFFECTUEE AUSSI BIEN DU POINT DE VUE QUALITE DES RESULTATS QUE DU POINT DE VUE COUT ALGORITHMIQUE. DES CONCLUSIONS INTERESSANTES EN DECOULENT.

Download or read book Analyse d images written by Jean-Pierre Cocquerez and published by Elsevier Masson. This book was released on 1995 with total page 457 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'analyse d'image touche à l'heure actuelle de nombreux domaines, avec des objectifs aussi variés que l'aide au diagnostic pour les images médicales, la vision artificielle en robotique ou l'analyse des ressources terrestres à partir des images prises par satellite. Le but du traitement de ces images est à la fois simple dans son concept et difficile dans sa réalisation. Simple en effet, puisqu'il s'agit de reconnaître des objets que notre système visuel perçoit rapidement, du moins pour la majorité d'entre eux. Difficile cependant, car dans la grande quantité d'informations contenues dans l'image, il faut extraire des éléments pertinents pour l'application visée et ceci indépendamment de la qualité de l'image. L'analyse d'image s'est donc dotée d'outils et de méthodes puissants issus de domaines aussi variés que les mathématiques, le traitement du signal, ou l'informatique. Cet ouvrage présente un des aspects les plus importants du traitement des images : la " segmentation ". Il récapitule d'abord les grandeurs observables et calculables sur une image et les algorithmes de manipulation des structures de données associées. Il détaille ensuite les traitements préliminaires, tels le filtrage du bruit et les deux types d'approche de la segmentation, l'extraction des contours et celle des régions. Chacune fait l'objet d'une étude théorique et de nombreux résultats illustrent les performances. Une des originalités de l'ouvrage est l'étude comparative des différentes techniques appliquées sur un même corpus d'images réelles.