Download or read book Fusion d informations par la th orie de l vidence pour la segmentation d images written by Chaza Chahine and published by . This book was released on 2016 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La fusion d'informations a été largement étudiée dans le domaine de l'intelligence artificielle. Une information est en général considérée comme imparfaite. Par conséquent, la combinaison de plusieurs sources d'informations (éventuellement hétérogènes) peut conduire à une information plus globale et complète. Dans le domaine de la fusion on distingue généralement les approches probabilistes et non probabilistes dont fait partie la théorie de l'évidence, développée dans les années 70. Cette méthode permet de représenter à la fois, l'incertitude et l'imprécision de l'information, par l'attribution de fonctions de masses qui s'appliquent non pas à une seule hypothèse (ce qui est le cas le plus courant pour les méthodes probabilistes) mais à un ensemble d'hypothèses. Les travaux présentés dans cette thèse concernent la fusion d'informations pour la segmentation d'images.Pour développer cette méthode nous sommes partis de l'algorithme de la « Ligne de Partage des Eaux » (LPE) qui est un des plus utilisés en détection de contours. Intuitivement le principe de la LPE est de considérer l'image comme un relief topographique où la hauteur d'un point correspond à son niveau de gris. On suppose alors que ce relief se remplit d'eau par des sources placées au niveau des minima locaux de l'image, formant ainsi des bassins versants. Les LPE sont alors les barrages construits pour empêcher les eaux provenant de différents bassins de se mélanger. Un problème de cette méthode de détection de contours est que la LPE directement appliquée sur l'image engendre une sur-segmentation, car chaque minimum local engendre une région. Meyer et Beucher ont proposé de résoudre cette question en spécifiant un ensemble de marqueurs qui seront les seules sources d'inondation du relief. L'extraction automatique des marqueurs à partir des images ne conduit pas toujours à un résultat satisfaisant, en particulier dans le cas d'images complexes. Plusieurs méthodes ont été proposées pour déterminer automatiquement ces marqueurs.Nous nous sommes en particulier intéressés à l'approche stochastique d'Angulo et Jeulin qui estiment une fonction de densité de probabilité (fdp) d'un contour (LPE) après M simulations de la segmentation LPE classique. N marqueurs sont choisis aléatoirement pour chaque réalisation. Par conséquent, une valeur de fdp élevée est attribuée aux points de contours correspondant aux fortes réalisations. Mais la décision d'appartenance d'un point à la « classe contour » reste dépendante d'une valeur de seuil. Un résultat unique ne peut donc être obtenu.Pour augmenter la robustesse de cette méthode et l'unicité de sa réponse, nous proposons de combiner des informations grâce à la théorie de l'évidence.La LPE se calcule généralement à partir de l'image gradient, dérivée du premier ordre, qui donne une information globale sur les contours dans l'image. Alors que la matrice Hessienne, matrice des dérivées d'ordre secondaire, donne une information plus locale sur les contours. Notre objectif est donc de combiner ces deux informations de nature complémentaire en utilisant la théorie de l'évidence. Les différentes versions de la fusion sont testées sur des images réelles de la base de données Berkeley. Les résultats sont comparés avec cinq segmentations manuelles fournies, en tant que vérités terrain, avec cette base de données. La qualité des segmentations obtenues par nos méthodes sont fondées sur différentes mesures: l'uniformité, la précision, l'exactitude, la spécificité, la sensibilité ainsi que la distance métrique de Hausdorff.

Download or read book Contributions la fusion de segmentations et l interpr tation s mantique d images written by Lazhar Khelifi and published by . This book was released on 2017 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse est consacrée à l'étude de deux problèmes complémentaires, soit la fusion de segmentation d'images et l'interprétation sémantique d'images. En effet, dans un premier temps, nous proposons un ensemble d'outils algorithmiques permettant d'améliorer le résultat final de l'opération de la fusion. La segmentation d'images est une étape de prétraitement fréquente visant à simplifier la représentation d'une image par un ensemble de régions significatives et spatialement cohérentes (également connu sous le nom de « segments » ou « superpixels ») possédant des attributs similaires (tels que des parties cohérentes des objets ou de l'arrière-plan). À cette fin, nous proposons une nouvelle méthode de fusion de segmentation au sens du critère de l'Erreur de la Cohérence Globale (GCE), une métrique de perception intéressante qui considère la nature multi-échelle de toute segmentation de l'image en évaluant dans quelle mesure une carte de segmentation peut constituer un raffinement d'une autre segmentation. Dans un deuxième temps, nous présentons deux nouvelles approches pour la fusion des segmentations au sens de plusieurs critères en nous basant sur un concept très important de l'optimisation combinatoire, soit l'optimisation multi-objectif. En effet, cette méthode de résolution qui cherche à optimiser plusieurs objectifs concurremment a rencontré un vif succès dans divers domaines. Dans un troisième temps, afin de mieux comprendre automatiquement les différentes classes d'une image segmentée, nous proposons une approche nouvelle et robuste basée sur un modèle à base d'énergie qui permet d'inférer les classes les plus probables en utilisant un ensemble de segmentations proches (au sens d'un certain critère) issues d'une base d'apprentissage (avec des classes pré-interprétées) et une série de termes (d'énergie) de vraisemblance sémantique.

Download or read book Consensus ou fusion de segmentation pour quelques applications de d tection ou de classification en imagerie written by Aymen Khlif and published by . This book was released on 2018 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Récemment, des vraies mesures de distances, au sens d'un certain critère (et possédant de bonnes propriétés asymptotiques) ont été introduites entre des résultats de partitionnement (clustering) de donnés, quelquefois indexées spatialement comme le sont les images segmentées. À partir de ces métriques, le principe de segmentation moyenne (ou consensus) a été proposée en traitement d'images, comme étant la solution d'un problème d'optimisation et une façon simple et efficace d'améliorer le résultat final de segmentation ou de classification obtenues en moyennant (ou fusionnant) différentes segmentations de la même scène estimée grossièrement à partir de plusieurs algorithmes de segmentation simples (ou identiques mais utilisant différents paramètres internes). Ce principe qui peut se concevoir comme un débruitage de données d'abstraction élevée, s'est avéré récemment une alternative efficace et très parallélisable, comparativement aux méthodes utilisant des modèles de segmentation toujours plus complexes et plus coûteux en temps de calcul. Le principe de distance entre segmentations et de moyennage ou fusion de segmentations peut être exploité, directement ou facilement adapté, par tous les algorithmes ou les méthodes utilisées en imagerie numérique où les données peuvent en fait se substituer à des images segmentées. Cette thèse a pour but de démontrer cette assertion et de présenter différentes applications originales dans des domaines comme la visualisation et l'indexation dans les grandes bases d'images au sens du contenu segmenté de chaque image, et non plus au sens habituel de la couleur et de la texture, le traitement d'images pour améliorer sensiblement et facilement la performance des méthodes de détection du mouvement dans une séquence d'images ou finalement en analyse et classification d'images médicales avec une application permettant la détection automatique et la quantification de la maladie d'Alzheimer à partir d'images par résonance magnétique du cerveau.

Download or read book Segmentation d images cooperation fusion evaluation written by Riad Kara-Falah and published by . This book was released on 1995 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Segmentation d images written by RIAD.. KARA FALAH and published by . This book was released on 1995 with total page 151 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'images naturelles complexes est généralement imparfaite si l'on n'utilise qu'une seule technique de segmentation. Il est donc nécessaire de faire coopérer plusieurs processus de segmentation. Le travail réalisé dans cette thèse se divise en deux parties: 1) Développement d'une approche coopérative pour la segmentation d'images naturelles. Le principe consiste à utiliser la redondance entre les résultats obtenus par plusieurs segmentations «région» afin de localiser des germes qui ont une grande certitude d'appartenir à des régions homogènes. A partir de ces germes une procédure de croissance de régions basée sur les caractéristiques des germes permet d'agglomérer progressivement les pixels hors germes. Le processus est contrôlé par le gradient de l'image afin d'obtenir une meilleure précision sur les frontières des régions extraites. Les germes sont extraits par un mécanisme de fusion de plusieurs segmentations primaires. Ce mécanisme permet également de proposer une segmentation consensus entre les segmentations de départ. 2) Caractérisation quantitative du résultat de la segmentation: La mesure couramment utilisée est basée sur le pourcentage des pixels mal classés entre le résultat fourni par un algorithme de segmentation et une segmentation de référence. Cette mesure reste insuffisante car elle ignore toute information spatiale sur la localisation des frontières des régions. La nouvelle mesure proposée tient compte à la fois du nombre de pixels mal classés et de leurs localisations. Cette mesure de dissimilarité permet l'évaluation numérique du résultat d'un algorithme de segmentation sur des images où l'on connaît la segmentation de référence. De plus, elle permet d'étendre à l'espace des segmentations certaines techniques de filtrage développées dans le cas de signaux scalaires.

Download or read book Segmentation volutionniste d images num riques written by Ahmad el Allaoui and published by . This book was released on 2013 with total page 158 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book MISE EN OEUVRE D UN SYSTEME ADAPTATIF DE SEGMENTATION D IMAGES written by CHRISTOPHE.. ROSENBERGER and published by . This book was released on 1999 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE TRAITEMENT D'IMAGES SUSCITE UN INTERET CROISSANT A MESURE QUE L'IMAGE S'IMPOSE COMME UN SUPPORT ET UNE SOURCE D'INFORMATIONS PRIVILEGIES. LA QUALITE DE L'INTERPRETATION D'UNE IMAGE DEPEND FORTEMENT DE CELLE DE LA SEGMENTATION. MALGRE LA GRANDE DIVERSITE DE METHODES, LES RESULTATS DE SEGMENTATION RESTENT MOYENS ET VARIENT BEAUCOUP EN FONCTION DE LA TECHNIQUE CHOISIE. UNE METHODE DE SEGMENTATION GENERALE ET AUTOMATIQUE EST DIFFICILE A CONCEVOIR ETANT DONNES LES DIFFERENTS TYPES DE REGIONS POUVANT ETRE PRESENTES DANS UNE IMAGE. AFIN DE CONTRIBUER A RESOUDRE CE PROBLEME, NOUS PROPOSONS UN SYSTEME ADAPTATIF DE SEGMENTATION D'IMAGES. APRES UN TRAVAIL DE SYNTHESE PERMETTANT DE REPERTORIER LES DIFFERENTES METHODES DE SEGMENTATION EXISTANTES EN FONCTION DU TYPE D'INFORMATIONS POUR LESQUELLES ELLES SONT PERFORMANTES, UN SYSTEME ORIGINAL DE SEGMENTATION EST PROPOSE. L'ORIGINALITE DE CE SYSTEME RESIDE DANS L'ADAPTATION DES TRAITEMENTS AU CONTEXTE LOCAL DE L'IMAGE AVEC LE MINIMUM DE CONNAISSANCES A PRIORI. IL EST CONSTITUE DE TROIS MODULES DE TRAITEMENT. LE PREMIER MODULE PERMET D'ANALYSER FINEMENT L'IMAGE A DEUX NIVEAUX. LE PREMIER NIVEAU IDENTIFIE D'UNE PART, LE CONTEXTE GLOBAL DE L'IMAGE A TRAITER (IMAGE MAJORITAIREMENT COMPOSEE DE REGIONS UNIFORMES OU TEXTUREES) AFIN D'ADAPTER LA SUITE DES TRAITEMENTS ET, DISTINGUE D'AUTRE PART, LES ZONES TEXTUREES ET UNIFORMES LA COMPOSANT. LE SECOND NIVEAU DU MODULE CONCERNE L'ANALYSE LOCALE DE L'IMAGE A SEGMENTER AFIN DE CARACTERISER CHACUNE DES REGIONS DETECTEES PAR DES ATTRIBUTS CLASSIQUES DE TEXTURES PERTINENTS (OBTENUS PAR ANALYSE STATISTIQUE) ET DES ATTRIBUTS QUE NOUS AVONS DEFINIS. CES PARAMETRES COMPLEMENTAIRES ONT ETE DETERMINES A PARTIR D'UN MODELE DE TEXTURE BASE SUR LA DECOMPOSITION DE WOLD DE LA FONCTION D'AUTOCOVARIANCE. ILS PERMETTENT D'OBTENIR DES INFORMATIONS SUR LE TYPE DE TEXTURE (ALEATOIRE OU DETERMINISTE) ET SUR SA GRANULARITE (GROSSIERE OU FINE). CETTE ANALYSE PLUS FINE D'UNE REGION TEXTUREE PERMET, D'UNE PART, DE FACILITER LE CHOIX DE LA METHODE DE SEGMENTATION APPROPRIEE ET, D'AUTRE PART, D'ADAPTER LA TAILLE DU SUPPORT D'ANALYSE DE LA REGION A SEGMENTER. LE DEUXIEME MODULE DECLENCHE LA METHODE DE SEGMENTATION ADAPTEE AU CONTEXTE LOCAL DE L'IMAGE EN UTILISANT UNE METHODE DE CLASSIFICATION NON SUPERVISEE QUE NOUS AVONS DEVELOPPEE. ENFIN, LE TROISIEME MODULE PERMET DE FUSIONNER SOIT LES RESULTATS DE PLUSIEURS METHODES DE SEGMENTATION D'UNE MEME IMAGE, SOIT LES RESULTATS DE SEGMENTATION DE CHAQUE BANDE DANS LE CAS D'UNE IMAGE MULTI-COMPOSANTES. LA METHODE DE FUSION DEVELOPPEE ADOPTE UNE APPROCHE GENETIQUE EN COMBINANT LES RESULTATS DE SEGMENTATION PONDERES PAR UN CRITERE D'EVALUATION. LE SYSTEME A ETE VALIDE SUR DIFFERENTS TYPES D'IMAGE (SYNTHETIQUES ET REELLES DE TELEDETECTION).

Download or read book SEGMENTATION D IMAGES written by CHAFIK DJALAL.. KERMAD and published by . This book was released on 1997 with total page 210 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS LE CADRE DE CE MEMOIRE, NOUS AVONS DEVELOPPE UN SYSTEME DE SEGMENTATION ADAPTE A L'ANALYSE DE PLUSIEURS TYPES D'IMAGES, RICHES EN DETAILS ET DONT LES REGIONS PEUVENT ETRE DE NATURE UNIFORME ET/OU TEXTUREE. UN INTERET TOUT PARTICULIER A ETE ACCORDE A L'ASPECT AUTOMATIQUE ET NON-SUPERVISE DU DISPOSITIF. CECI IMPLIQUE, D'UNE PART, LA MULTIPLICATION DES TRAITEMENTS, ET D'AUTRE PART, L'ADOPTION D'UNE DEMARCHE PROGRESSIVE OU LA FORMATION DES PRIMITIVES S'OPERE DE MANIERE COOPERATIVE ET GUIDEE. LE SYSTEME MIS AU POINT ENTRE DANS LE CADRE DES METHODES COOPERATIVES. L'ARCHITECTURE DU SYSTEME PROPOSE COMBINE DEUX CONCEPTS. LE PREMIER, FONDE SUR UN PROCEDE D'INTEGRATION D'INFORMATIONS ISSUES DE DIFFERENTES METHODES, PERMET DE TIRER PARTI DES AVANTAGES DE CHACUNE D'ELLES. LE SECOND CONCEPT S'INSPIRE DE LA PERCEPTION ACTIVE PAR L'INTRODUCTION D'UNE BOUCLE DE RETOUR DANS LE SYSTEME AFIN DE CORRIGER ET D'AJUSTER LES PARAMETRES DE CONTROLE DES DIFFERENTES TECHNIQUES DE SEGMENTATION. LE PRINCIPE DE LA COOPERATION PROPOSEE INTRODUIT UN MECANISME DE VERIFICATION DE LA COHERENCE PAR COMPARAISON DES RESULTATS DES METHODES QUI COOPERENT. CET ASPECT FAIT DEFAUT A UN BON NOMBRE D'APPROCHES COOPERATIVES. LE SYSTEME DEVELOPPE EST COMPOSE DE DEUX MODULES. LE PREMIER EST DEDIE A L'EXTRACTION DE REGIONS UNIFORMES OU FAIBLEMENT TEXTUREES. LE PRINCIPE EST FONDE SUR UNE COOPERATION ITERATIVE ENTRE UNE METHODE DE DETECTION DE CONTOURS ET UNE METHODE D'AGREGATION DE POINTS. CES DEUX METHODES SONT ITEREES AVEC DES CRITERES DE PLUS EN PLUS TOLERANTS JUSQU'A LA CONVERGENCE VERS DES RESULTATS COHERENTS ET STABLES. LA COHERENCE EST REALISEE EN MINIMISANT UNE DISTANCE DE SIMILARITE ENTRE LES CONTOURS ET LES REGIONS. LE BUT EST AINSI DE FOURNIR UNE SOLUTION OPTIMALE AU SENS DE LA COMPATIBILITE ENTRE LES DEUX SEGMENTATIONS. LE SECOND MODULE LOCALISE LES PRIMITIVES TEXTURES AFIN DE REACTUALISER ET CORRIGER LES PRIMITIVES CONTOURS ET REGIONS EXTRAITES PAR LE PREMIER MODULE. CETTE LOCALISATION S'APPUIE SUR UNE CLASSIFICATION AUTOMATIQUE PAR MULTI-SEUILLAGE EXPLOITANT CERTAINS MECANISMES DE LA PERCEPTION VISUELLE, ET SUR UNE FUSION DES REGIONS MULTI-SEUILLEES MINIMISANT UN CRITERE DE SIMILARITE. L'EFFICACITE DE NOTRE APPROCHE S'EST TRADUITE, DANS LA PLUPART DES CAS EXAMINES, PAR UNE DETECTION COHERENTE DES ELEMENTS REPRESENTATIFS DE L'IMAGE. ELLE A ETE PARTICULIEREMENT CONSTATEE LORS DE LA COMPARAISON AVEC D'AUTRES METHODES. MOTS-CLES : SEGMENTATION D'IMAGES, COOPERATION DE METHODES, DETECTION DE CONTOURS, ANALYSE DE TEXTURES, PERCEPTION DU CONTRASTE, ADAPTATIVITE, MESURE DE LA COHERENCE, DISTANCE ENTRE IMAGES DE CONTOURS, EVALUATION DES RESULTATS DE SEGMENTATION.

Download or read book SEGMENTATION D IMAGES PAR APPROCHE DE TYPE DIVISION FUSION written by FABRICE.. CHANTEMARGUE and published by . This book was released on 1991 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE TRAITE D'UN PROBLEME FONDAMENTAL POUR LE DEVELOPPEMENT DE SYSTEMES DE VISION ARTIFICIELLE, A SAVOIR LA PARALLELISATION D'ALGORITHMES DE TRAITEMENT D'IMAGES PRESENTANT DES TEMPS D'EXECUTION PROHIBITIFS VIS-A-VIS DU CONTEXTE APPLICATIF. LE CHOIX S'EST PORTE SUR LA METHODE DE TYPE DIVISION-FUSION. FREQUEMMENT EMPLOYEE EN SEGMENTATION D'IMAGES PAR EXTRACTION DE REGIONS. CE TRAVAIL REPOSE SUR LA MODELISATION ALGORITHMIQUE DE CETTE METHODE, QUI CONSISTE EN L'UTILISATION DE CRITERES POUR SEGMENTER L'IMAGE. LA RECHERCHE DE CRITERES, QUANT A ELLE, N'EST PAS ABORDEE ICI. C'EST POURQUOI CETTE ETUDE EST GENERALE ET PEUT ETRE REPRISE DANS DIVERSES APPLICATIONS TELLES QUE LA SEGMENTATION SELON DES CRITERES DE LUMINANCE, DE CHROMINANCE, DE TEXTURE, OU DE MOUVEMENT, ... DEUX ASPECTS APPARAISSENT DANS CE MEMOIRE. LE PREMIER ASPECT CONCERNE LA PARALLELISATION ALGORITHMIQUE DE LA TECHNIQUE DE DIVISION-FUSION, PAR APPROCHE FERME DE PROCESSEURS, EN VUE DE L'IMPLANTATION SUR UNE MACHINE PARALLELE MIND. LE DEUXIEME ASPECT EST UNE CONSEQUENCE DE L'ETUDE DE LA PARALLELISATION DE LA PHASE DE FUSION. IL CONSISTE, A PARTIR DE LA MODELISATION ALGORITHMIQUE DE CELLE-CI, A PROPOSER DEUX NOUVELLES APPROCHES SE PRETANT MIEUX AU PARALLELISME. LES TRAVAUX SONT VALIDES PAR APPLICATION A LA SEGMENTATION EN REGIONS SELON DES CRITERES DE MOUVEMENT

Download or read book M thodes variationnelles pour la segmentation d images partir de mod les written by Raphaël Prevost and published by . This book was released on 2013 with total page 213 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'images médicales est depuis longtemps un sujet de recherche actif. Cette thèse traite des méthodes de segmentation basées modèles, qui sont un bon compromis entre généricité et capacité d'utilisation d'informations a priori sur l'organe cible. Notre but est de construire un algorithme de segmentation pouvant tirer profit d'une grande variété d'informations extérieures telles que des bases de données annotées (via l'apprentissage statistique), d'autres images du même patient (via la co-segmentation) et des interactions de l'utilisateur. Ce travail est basé sur la déformation de modèle implicite, une méthode variationnelle reposant sur une représentation implicite des formes. Après avoir amélioré sa formulation mathématique, nous montrons son potentiel sur des problèmes cliniques difficiles. Nous introduisons ensuite différentes généralisations, indépendantes mais complémentaires, visant à enrichir le modèle de forme et d'apparence utilisé. La diversité des applications cliniques traitées prouve la généricité et l'efficacité de nos contributions.

Download or read book FUSION D IMAGES SEGMENTEES ET INTERPRETEES APPLICATION AUX IMAGES AERIENNES written by FLORENCE.. HUET GUILLEMOT and published by . This book was released on 1999 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: PUISQU'IL N'EXISTE AUCUN OPERATEUR CAPABLE A LUI SEUL DE RESOUDRE LA QUESTION DE LA SEGMENTATION, UNE FORTE TENDANCE S'EST DEVELOPPEE EN FAVEUR DE LA COOPERATION ET DE LA FUSION DE METHODES. NOUS AVONS CHOISI D'EXPLORER CETTE VOIE DANS CE MEMOIRE. DANS UN PREMIER TEMPS, NOUS PROPOSONS UNE COOPERATION CONTOUR/REGION ORIGINALE QUI GARANTIT UNE TRES BONNE LOCALISATION DES CONTOURS, SANS SUR-DETECTION EN PRESENCE DE BRUIT OU DE TEXTURE. LA CARACTERISATION DE TELLES ZONES AU TRAVERS DE CARTES DE TEXTURE/BRUIT NOUS A EGALEMENT PERMIS DE METTRE EN UVRE UN PROCEDE DE FUSION DE PLUSIEURS SEGMENTATIONS, ADAPTANT LE CHOIX DE L'OPERATEUR DE SEGMENTATION A LA ZONE CONSIDEREE. DANS UN SECOND TEMPS, NOUS AVONS VOULU NOUS APPUYER SUR DES INFORMATIONS PLUS RICHES, D'UN NIVEAU (SEMANTIQUE) SUPERIEUR, ET AVONS MIS EN UVRE UNE COOPERATION SEGMENTATION/INTERPRETATION. NOUS AVONS DEVELOPPE, A CET EFFET, UN SYSTEME D'INTERPRETATION FLOU FOURNISSANT, POUR CHAQUE REGION, UN DEGRE D'APPARTENANCE A CHAQUE CLASSE D'OBJETS. NOUS MONTRONS QUE L'EVALUATION DE LA SEGMENTATION TROUVE UNE SOLUTION AVEC L'INTERPRETATION. EN EFFET, LE NIVEAU D'INTERPRETATION D'UNE REGION EST REPRESENTATIF DE LA PERFORMANCE LOCALE DE L'OPERATEUR DE SEGMENTATION POUR EXTRAIRE L'OBJET. NOUS AVONS DONC SELECTIONNE PLUSIEURS SEGMENTATIONS, DE L'APPROCHE CONTOUR ET DE L'APPROCHE REGION, ET TENTE DE BENEFICIER DU MEILLEUR DE CHACUNE. UN SYSTEME DE FUSION D'IMAGES, SEGMENTEES PAR L'ENSEMBLE DES DETECTEURS CHOISIS ET INTERPRETEES PAR NOTRE CLASSIFIEUR FLOU, EST DEVELOPPE. PLUSIEURS OPERATEURS DE FUSION DANS LE CADRE FLOU SONT PROPOSES POUR PROFITER DE LA COMPLEMENTARITE ET DE LA REDONDANCE DES DIVERSES SEGMENTATIONS.

Download or read book Metaheuristic Algorithms for Image Segmentation Theory and Applications written by Diego Oliva and published by Springer. This book was released on 2020-08-14 with total page 226 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book presents a study of the most important methods of image segmentation and how they are extended and improved using metaheuristic algorithms. The segmentation approaches selected have been extensively applied to the task of segmentation (especially in thresholding), and have also been implemented using various metaheuristics and hybridization techniques leading to a broader understanding of how image segmentation problems can be solved from an optimization perspective. The field of image processing is constantly changing due to the extensive integration of cameras in devices; for example, smart phones and cars now have embedded cameras. The images have to be accurately analyzed, and crucial pre-processing steps, like image segmentation, and artificial intelligence, including metaheuristics, are applied in the automatic analysis of digital images. Metaheuristic algorithms have also been used in various fields of science and technology as the demand for new methods designed to solve complex optimization problems increases. This didactic book is primarily intended for undergraduate and postgraduate students of science, engineering, and computational mathematics. It is also suitable for courses such as artificial intelligence, advanced image processing, and computational intelligence. The material is also useful for researches in the fields of evolutionary computation, artificial intelligence, and image processing.

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 Magmatism and the Causes of Continental Break up written by Bryan C. Storey and published by Geological Society of America. This book was released on 1992 with total page 426 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Remote Sensing of Urban and Suburban Areas written by Tarek Rashed and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2010-06-03 with total page 355 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: "Remote Sensing of Urban and Suburban Areas" provides instructors with a text reference that has a logical and easy-to-follow flow of topics around which they can structure the syllabi of their urban remote sensing courses. Topics have been chosen to bridge the gap between remote sensing and urban studies through a better understanding of the science that underlies both fields. In so doing, the book includes 17 chapters written by leading international experts in respected fields to provide a balanced coverage of fundamental issues in both remote sensing and urban studies. Emphasis is placed on: theoretical and practical issues in contemporary urban studies and remote sensing; the spectral, spatial and temporal requirements of remotely sensed data in relation to various urban phenomena; methods and techniques for analyzing and integrating remotely sensed data and image processing with geographic information systems to address urban problems; and examples of applications in which applying remote sensing to tackle urban problems is deemed useful and important.

Download or read book Max Weber and Karl Marx written by Karl Lowith and published by Routledge. This book was released on 2002-11-01 with total page 201 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: First Published in 2004. Lowith's study of Max Weber and Karl Marx is a key text in modem interpretations of the theme of alienation in Marxist theory and rationalisation in Weber's sociology. It remains the best short student introduction to the differences and comparisons between these essential thinkers. This new edition includes a Preface by Professor Bryan S. Turner which demonstrates the relevance of the book for contemporary sociology.

Download or read book Digital Scholarly Editing written by Elena Pierazzo and published by Routledge. This book was released on 2016-03-16 with total page 367 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book provides an up-to-date, coherent and comprehensive treatment of digital scholarly editing, organized according to the typical timeline and workflow of the preparation of an edition: from the choice of the object to edit, the editorial work, post-production and publication, the use of the published edition, to long-term issues and the ultimate significance of the published work. The author also examines from a theoretical and methodological point of view the issues and problems that emerge during these stages with the application of computational techniques and methods. Building on previous publications on the topic, the book discusses the most significant developments in digital textual scholarship, claiming that the alterations in traditional editorial practices necessitated by the use of computers impose radical changes in the way we think and manage texts, documents, editions and the public. It is of interest not only to scholarly editors, but to all involved in publishing and readership in a digital environment in the humanities.