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 Contours actifs param triques pour la segmentation d images et vid os written by Frédéric Precioso and published by . This book was released on 2004 with total page 154 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse s’inscrit dans le cadre des modèles de contours actifs. Il s’agit de méthodes dynamiques appliquées à la segmentation d’image, en image fixe et vidéo. L’image est représentée par des descripteurs régions et/ou contours. La segmentation est traitée comme un problème de minimisation d’une fonctionnelle. La recherche du minimum se fait via la propagation d’un contour actif di basé régions. L’efficacité de ces méthodes réside surtout dans leur robustesse et leur rapidité. L’objectif de cette thèse est triple : le développement (i) d’une représentation paramétrique de courbes respectant certaines contraintes de régularités, (ii) les conditions nécessaires à une évolution stable de ces courbes et (iii) la réduction des coûts de calcul afin de proposer une méthode adaptée aux applications nécessitant une réponse en temps réel. Nous nous intéressons principalement aux contraintes de rigidité autorisant une plus grande robustesse vis-à-vis du bruit. Concernant l’évolution des contours actifs, nous étudions les problèmes d’application de la force de propagation, de la gestion de la topologie et des conditions de convergence. Nous avons fait le choix des courbes splines cubiques. Cette famille de courbes offre d’intéressantes propriétés de régularité, autorise le calcul exact des grandeurs différentielles qui interviennent dans la fonctionnelle et réduit considérablement le volume de données à traiter. En outre, nous avons étendu le modèle classique des splines d’interpolation à un modèle de splines d’approximation, dites smoothin splines. Ce dernier met en balance la contrainte de régularité et l’erreur d’interpolation sur les points d’échantillonnage du contour. Cette flexibilité permet ainsi de privilégier la précision ou la robustesse. L’implémentation de ces modèles de splines a prouvé son efficacité dans diverses applications de segmentation.

Download or read book M thodes d acc l ration et approches supervis es pour les contours actifs written by Julien Olivier and published by . This book was released on 2009 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, plusieurs approches permettant d'améliorer les contours actifs sont présentées. Trois méthodes d'accélération ont été développées pour les modèle paramétriques se déformant par évolution gloutonne et appliquées à la segmentation 2D et 3D. Leur principe est d'autoriser une gestion dynamique de la grille de voisinage de chaque point de contrôle du contour actif. Deux modèles supervisés implémentés à l'aide des ensembles de niveaux sont également détaillés. Ceux-ci se basent sur les caractéristiques de textures d'Haralick et utilisent une image d'apprentissage possédant une segmentation experte. Le premier modèle est un contour actif basé région inspiré du modèle de Chan et Vese. Le principe de la programmation linéaire est alors utilisé pour déterminer le poids optimal à affecter à chaque coefficient d'Haralick. Le deuxième modèle introduit un classificateur binaire, appris grâce à la segmentation experte, directement dans l'équation d'évolution du contour actif. Les deux modèles sont appliqués à la segmentation d'images texturées 2D et 3D.

Download or read book Mesures statistiques non param triques pour la segmentation d images et de vid os et minimisation par contours actifs written by Ariane Herbulot and published by . This book was released on 2007 with total page 176 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation d'images et de séquences vidéo consiste à séparer les objets d'intérêt du reste de l'image. L'utilisation de contours actifs en utilisant une approche variationnelle repose sur la définition d'un critère de segmentation. Ce critère est ensuite dérivé à l'aide des gradients de forme, afin de parvenir à l'équation d'évolution du contour actif. Bien souvent ce critère dépend des caractéristiques de l'image et fait une hypothèse implicite sur les distributions de ces caractéristiques. Par exemple, considérer une fonction de la moyenne de l'intensité d'une région revient à faire une hypothèse gaussienne sur la distribution de cette intensité. Dans cette thèse, nous proposons de nous affranchir de ces hypothèses qui ne sont pas toujours respectées et de considérer les distributions les plus "réelles" possible en utilisant une estimation non-paramétrique de ces distributions. Nous présentons des critères issus de la théorie de l'information, comme l'entropie, afin de segmenter des zones de faible variabilité dans les images. Afin de prendre en compte plusieurs canaux comme les canaux couleur, l'entropie jointe et l'information mutuelle sont aussi utilisées. Lorsqu'une information a priori est connue, la divergence de Kullback-Leibler permet d'introduire une notion de distance à une segmentation de référence en cherchant à minimiser une "distance" entre distributions. Enfin, l'entropie jointe est utilisée afin de segmenter des objets en mouvement dans des séquences vidéo, que cela soit en ayant au préalable calculé un flot optique, ou en estimant de façon conjointe le mouvement avec la segmentation.

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

Download or read book Mod les de contours actifs bas s r gions pour la segmentation d images et de vid os written by Stéphanie Jehan-Besson and published by . This book was released on 2003 with total page 174 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L’objectif de cette thèse est l’élaboration de modèles de contours actifs basés régions pour la segmentation d’images et de vidéos. Nous proposons de segmenter les régions ou objets en minimisant une fonctionnelle composée d’intégrales de régions et d’intégrales de contours. Dans ce cadre de travail, les fonctions caractérisant les régions ou les contours sont appelées « descripteurs ». L’équation d’évolution associée est calculée en utilisant les outils de dérivation de domaines. Par ailleurs, nous prenons en compte le cas des descripteurs dépendant de la région qui évoluent au cours de la propagation du contour. Le cadre de travail développé est ensuite mis en œuvre pour des applications variées de segmentation comprenant la segmentation du visage en utilisant le déterminant de la matrice de covariance, la segmentation de régions d’intérêt en utilisant une distance à un histogramme de référence et la détection des objets vidéos.

Download or read book D tection et suivi d objets par vision fond s sur segmentation par contour actif base r gion written by Wassima Ait Fares and published by . This book was released on 2013 with total page 130 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation et le suivi d'objets sont des domaines de recherche compétitifs dans la vision par ordinateur. Une de leurs applications importantes réside dans la robotique où la capacité à segmenter un objet d'intérêt du fond de l'image, d'une manière précise, est cruciale particulièrement dans des images acquises à bord durant le mouvement du robot. Segmenter un objet dans une image est une opération qui consiste à distinguer la région objet de celle du fond suivant un critère défini. Suivre un objet dans une séquence d'images est une opération qui consiste à localiser la région objet au fil du temps dans une vidéo. Plusieurs techniques peuvent être utilisées afin d'assurer ces opérations. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à segmenter et suivre des objets en utilisant la méthode du contour actif en raison de sa robustesse et son efficacité à pouvoir segmenter et suivre des objets non rigides. Cette méthode consiste à faire évoluer une courbe à partir d'une position initiale, entourant l'objet à détecter, vers la position de convergence qui correspond aux bords de cet objet d'intérêt. Nous utilisons des critères qui dépendent des régions de l'image ce qui peut imposer certaines contraintes sur les caractéristiques de ces régions comme une hypothèse d'homogénéité. Cette hypothèse ne peut pas être toujours vérifiée du fait de l'hétérogénéité souvent présente dans les images. Dans le but de prendre en compte l'hétérogénéité qui peut apparaître soit sur l'objet d'intérêt soit sur le fond dans des images bruitées et avec une initialisation inadéquate du contour actif, nous proposons une technique qui combine des statistiques locales et globales pour définir le critère de segmentation. En utilisant un rayon de taille fixe, un demi-disque est superposé sur chaque point du contour actif afin de définir les régions d'extraction locale. Lorsque l'hétérogénéité se présente à la fois sur l'objet d'intérêt et sur le fond de l'image, nous développons une technique basée sur un rayon flexible déterminant deux demi-disques avec deux rayons de valeurs différentes pour extraire l'information locale. Le choix de la valeur des deux rayons est déterminé en prenant en considération la taille de l'objet à segmenter ainsi que de la distance séparant l'objet d'intérêt de ses voisins. Enfin, pour suivre un objet mobile dans une séquence vidéo en utilisant la méthode du contour actif, nous développons une approche hybride du suivi d'objet basée sur les caractéristiques de la région et sur le vecteur mouvement des points d'intérêt extraits dans la région objet. En utilisant notre approche, le contour actif initial à chaque image sera ajusté suffisamment d'une façon à ce qu'il soit le plus proche possible au bord réel de l'objet d'intérêt, ainsi l'évolution du contour actif basée sur les caractéristiques de la région ne sera pas piégée par de faux contours. Des résultats de simulations sur des images synthétiques et réelles valident l'efficacité des approches proposées.

Download or read book Segmentation par contour actif et suivi automatique d un objet dans une s quence d images written by Khalifa Djemal and published by . This book was released on 2002 with total page 3 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Segmentation d images tridimensionnelles l aide de contours actifs simplifi es written by Benoit Godbout and published by . This book was released on 1997 with total page 208 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Variational and Level Set Methods in Image Segmentation written by Amar Mitiche and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2010-10-22 with total page 192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Image segmentation consists of dividing an image domain into disjoint regions according to a characterization of the image within or in-between the regions. Therefore, segmenting an image is to divide its domain into relevant components. The efficient solution of the key problems in image segmentation promises to enable a rich array of useful applications. The current major application areas include robotics, medical image analysis, remote sensing, scene understanding, and image database retrieval. The subject of this book is image segmentation by variational methods with a focus on formulations which use closed regular plane curves to define the segmentation regions and on a level set implementation of the corresponding active curve evolution algorithms. Each method is developed from an objective functional which embeds constraints on both the image domain partition of the segmentation and the image data within or in-between the partition regions. The necessary conditions to optimize the objective functional are then derived and solved numerically. The book covers, within the active curve and level set formalism, the basic two-region segmentation methods, multiregion extensions, region merging, image modeling, and motion based segmentation. To treat various important classes of images, modeling investigates several parametric distributions such as the Gaussian, Gamma, Weibull, and Wishart. It also investigates non-parametric models. In motion segmentation, both optical flow and the movement of real three-dimensional objects are studied.

Download or read book Handbook of Image and Video Processing written by Alan C. Bovik and published by Academic Press. This book was released on 2010-07-21 with total page 1429 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 55% new material in the latest edition of this "must-have for students and practitioners of image & video processing!This Handbook is intended to serve as the basic reference point on image and video processing, in the field, in the research laboratory, and in the classroom. Each chapter has been written by carefully selected, distinguished experts specializing in that topic and carefully reviewed by the Editor, Al Bovik, ensuring that the greatest depth of understanding be communicated to the reader. Coverage includes introductory, intermediate and advanced topics and as such, this book serves equally well as classroom textbook as reference resource. • Provides practicing engineers and students with a highly accessible resource for learning and using image/video processing theory and algorithms • Includes a new chapter on image processing education, which should prove invaluable for those developing or modifying their curricula • Covers the various image and video processing standards that exist and are emerging, driving today's explosive industry • Offers an understanding of what images are, how they are modeled, and gives an introduction to how they are perceived • Introduces the necessary, practical background to allow engineering students to acquire and process their own digital image or video data • Culminates with a diverse set of applications chapters, covered in sufficient depth to serve as extensible models to the reader's own potential applications About the Editor... Al Bovik is the Cullen Trust for Higher Education Endowed Professor at The University of Texas at Austin, where he is the Director of the Laboratory for Image and Video Engineering (LIVE). He has published over 400 technical articles in the general area of image and video processing and holds two U.S. patents. Dr. Bovik was Distinguished Lecturer of the IEEE Signal Processing Society (2000), received the IEEE Signal Processing Society Meritorious Service Award (1998), the IEEE Third Millennium Medal (2000), and twice was a two-time Honorable Mention winner of the international Pattern Recognition Society Award. He is a Fellow of the IEEE, was Editor-in-Chief, of the IEEE Transactions on Image Processing (1996-2002), has served on and continues to serve on many other professional boards and panels, and was the Founding General Chairman of the IEEE International Conference on Image Processing which was held in Austin, Texas in 1994.* No other resource for image and video processing contains the same breadth of up-to-date coverage* Each chapter written by one or several of the top experts working in that area* Includes all essential mathematics, techniques, and algorithms for every type of image and video processing used by electrical engineers, computer scientists, internet developers, bioengineers, and scientists in various, image-intensive disciplines

Download or read book Segmentation optimale par contour actif g om trique binaire rapide written by Foued Derraz and published by . This book was released on 2010 with total page 197 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Depuis quelques années la vision par ordinateur est en plein essor. Le développement des méthodes mathématiques dans ce domaine couvre d'ailleurs un large éventail de champs d'investigations ; les problèmes inverses, la reconstitution d'images, la compression d'images, l'atténuation du bruit et la segmentation d'images. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème de la segmentation d'images par contours actifs géométriques. Nous avons étudié et développé une méthode de segmentation optimale par contour actif géométrique binaire rapide avec et sans connaissances a priori. Pour cela nous proposons un nouveau cadre varationnel pour la résolution du problème de segmentation où nous cherchons à résoudre le problème des minimums locaux. En d'autres termes ce cadre permet de transformer le problème non convexe en un problème convexe.

Download or read book Segmentation d images par contour actif written by Eric Hueber and published by . This book was released on 2002 with total page 153 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nous proposons de mettre en oeuvre un prototype de processeur optoélectronique destiné à segmenter par contour actif des images réelles. Le processus de segmentation est fondé sur des algorithmes statistiques itératifs qui contiennent des opérations de corrélations Notre première contribution a été de les adapter pour bénéficier de la rapidité de la rapidité des corrélations optiques. Nous avons conçu et mis en oeuvre un corrélateur incohérent ombroscopique dont les résultats ont pu valider cette approche optoélectronique de la segmentation par contour actif. Afin d'accélérer le processus, nous avons ensuite exploité les capacités de traitement parallèle de l'optique. La configuration multicanal permet alors d'accélérer sensiblement la segmentation. Cette thèse ouvre de nouvelles perspectives pour les processeurs optiques vers des applications de description et met en lumière les grandes capacités de traitement des corrélateurs incohérents utilisés comme calculateurs parallèles.

Download or read book Les contours actifs une m thode de s gmentation written by Jean-Jacques Rousselle and published by . This book was released on 2003 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les méthodes de segmentation d'images sont nombreuses ; toutes présentent des avantages mais ne donnent pas entière satisfaction. Toutes doivent être adaptées en fonction des appplications que l'on se propose de réaliser. Les contours actifs ou modèles déformables ont permis de s'affranchir du chaînage des points du contour mais nécessitent le réglage de nombreux paramètres. Les contours actifs que nous avons étudiés sont implémentés par un algorithme "greedy". D'abord, nous proposons une variante basée sur une minimisation par algorithme génétique. Puis nous présentons trois approches pour régler les paramètres qui contrôlent l'évolution du contour. Les plans d'expériences permettent, sur un jeu d'images, de choisir très rapidement un jeu de paramètres performants. Les algorithmes génétiques peuvent être utilisés pour optimiser les paramètres. Enfin, nous décrivons une approche originale où les paramètres sont locaux et tirés aléatoirement. Ces contours actifs autonomes permettent uné évolution des contours sans aucun réglage. Les applications développés trouvent leur intérêt dans le domaine médical.

Download or read book Robust Image Segmentation using Active Contours Level Set Approaches written by and published by . This book was released on 2004 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Image segmentation is a fundamental task in image analysis responsible for partitioning an image into multiple sub-regions based on a desired feature. Active contours have been widely used as attractive image segmentation methods because they always produce sub-regions with continuous boundaries, while the kernel-based edge detection methods, e.g. Sobel edge detectors, often produce discontinuous boundaries. The use of level set theory has provided more flexibility and convenience in the implementation of active contours. However, traditional edge-based active contour models have been applicable to only relatively simple images whose sub-regions are uniform without internal edges. A partial solution to the problem of internal edges is to partition an image based on the statistical information of image intensity measured within sub-regions instead of looking for edges. Although representing an image as a piecewise-constant or unimodal probability density functions produces better results than traditional edge-based methods, the performances of such methods is still poor on images with sub-regions consisting of multiple components, e.g. a zebra on the field. The segmentation of this kind of multispectral images is even a more difficult problem. The object of this work is to develop advanced segmentation methods which provide robust performance on the images with non-uniform sub-regions. In this work, we propose a framework for image segmentation which partitions an image based on the statistics of image intensity where the statistical information is represented as a mixture of probability density functions defined in a multi-dimensional image intensity space. Depending on the method to estimate the mixture density functions, three active contour models are proposed: unsupervised multi-dimensional histogram method, half-supervised multivariate Gaussian mixture density method, and supervised multivariate Gaussian mixture density method. The implementation of active cont.

Download or read book Techniques statistiques de segmentation par contour actif et mise en oeuvre rapide written by Christophe Chesnaud and published by . This book was released on 2000 with total page 146 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE EST CONSACREE AU DEVELOPPEMENT ET A L'ETUDE D'UNE TECHNIQUE ORIGINALE DE SEGMENTATION D'UN OBJET DANS UNE IMAGE. L'APPORT DE CETTE TECHNIQUE EST D'OBTENIR UNE SEGMENTATION ACCEPTABLE MEME EN L'ABSENCE DE CONTOUR NET ENTRE L'OBJET ET LE FOND DE L'IMAGE ANALYSEE. LES APPLICATIONS CONSIDEREES CONCERNENT ESSENTIELLEMENT LA POURSUITE D'OBJET DANS DES SEQUENCES D'IMAGES, CE QUI ENTRAINE UNE CONTRAINTE IMPORTANTE SUR LES TEMPS DE CALCUL ADMISSIBLES POUR LES ALGORITHMES DEVELOPPES. LA TECHNIQUE PROPOSEE REPOSE SUR DES MODELISATIONS PROBABILISTES SIMPLES DE L'IMAGE ANALYSEE QUI PERMETTENT DE PRENDRE EN COMPTE DES INFORMATIONS RELATIVES AUX STATISTIQUES DES NIVEAUX DE GRIS DE L'OBJET ET DU FOND. LA SEGMENTATION EST ALORS POSEE COMME UN PROBLEME D'ESTIMATION DE LA FORME D'UN OBJET DANS UNE IMAGE. UN MODELE PARAMETRIQUE POLYGONAL A ETE CHOISI ET L'ESTIMATION DE SA FORME EST OBTENUE A L'AIDE DES TECHNIQUES STATISTIQUES DE L'ESTIMATION EN PRESENCE DE CHAMPS STOCHASTIQUES DECORRELES MAIS DE PARAMETRES INCONNUS. DANS CE DOCUMENT APRES AVOIR PRESENTE LES PRINCIPES DE BASE DE CETTE NOUVELLE TECHNIQUE, NOUS EN ILLUSTRONS LES PERFORMANCES SUR DIFFERENTS TYPES D'IMAGES. POUR LES IMAGES OPTRONIQUES, NOUS MONTRONS QUE SI ELLE S'AVERE LE PLUS SOUVENT PEU EFFICACE QUAND ON L'APPLIQUE DIRECTEMENT, ELLE DEVIENT BEAUCOUP PLUS PERTINENTE QUAND ELLE EST ASSOCIEE A UN PRETRAITEMENT SIMPLE DE L'IMAGE. UNE PARTIE IMPORTANTE DE NOTRE TRAVAIL A CONSISTE A OPTIMISER LE TEMPS DE CALCUL QUI EST A PRIORI IMPORTANT POUR LES APPLICATIONS CONSIDEREES. LES DEVELOPPEMENTS ALGORITHMIQUES QUI NOUS ONT PERMIS D'OBTENIR UNE ACCELERATION DE L'ORDRE D'UN FACTEUR 400 SONT EGALEMENT PRESENTES CAR ILS TIRENT PLEINEMENT PARTI DES PROPRIETES STATISTIQUES DES MODELES D'IMAGES ET DES ALGORITHMES CONSIDERES. NOUS CONCLUONS CE DOCUMENT EN PRESENTANT DES RESULTATS EN POURSUITE D'OBJETS DANS DES RESULTATS EN POURSUITE D'OBJETS DANS DES SEQUENCES D'IMAGES.

Download or read book Segmentation D images Et Suivi D objets en Vid os written by Mohand Saïd Allili and published by . This book was released on 2008 with total page 262 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: