Download or read book tude d une m thode de segmentation d images obtenues en r sonance magn tique en vue d une quantification written by Serge Reboul and published by . This book was released on 1995 with total page 212 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le thème de ce mémoire est l'étude et la mise en oeuvre de méthode de détection et d'extraction de contours appliquées à la quantification de zones anatomiques et pathologiques visibles sur des images RM. L'étude que nous avons réalisée sur le capteur et sur les différentes techniques de détection et d'extraction de contours existantes nous a conduit à développer une méthode de segmentation originale. La méthode de segmentation proposée est basée sur l'extraction des transitions du signal image contenant les frontières entre objets. Nous proposons une méthode originale de détermination de ces transitions dans un signal bruité. Le gradient de l'image est obtenu en modélisant le signal dans la transition par une courbe paramétrique ajustée au sens des moindres carrés. Finalement, on extrait les contours fermes dans l'image par la coopération d'un opérateur de suivi de contours de type région avec un opérateur de suivi de contour de type gradient. Ces méthodes automatiques ont été incérées dans une chaine fonctionnelle de traitement d'une image RM pour assurer la détection et la quantification de zones anatomiques et pathologiques visibles sur les images. Cette chaine se compose d'une étape de segmentation, d'une étape de suppression de la sur-segmentation, d'une étape d'analyse et finalement d'une étape de quantification. Elle repose sur une structure de données représentant l'information contenue dans la scène. Cette information est définie dans un arbre binaire orienté, construit à partir des relations d'adjacence et d'inclusion entre les contours dans la base de données.

Download or read book Etude d une methode de segmentation d images obtenues en resonnance magnetique en vue d une quantification written by Serge Reboul and published by . This book was released on 1995 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book A PROPOS DE TROIS METHODES DE SEGMENTATION AUTOMATIQUE EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE DE L ENCEPHALE HUMAIN IN VIVO written by LIANG OIANG.. ZHOU and published by . This book was released on 1999 with total page 200 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'OBJECTIF DU TRAVAIL EST L'EVALUATION QUANTITATIVE DES PROPORTIONS DES DIFFERENTS TISSUS DU PARENCHYME CEREBRAL HUMAIN, ET DE LEURS INTENSITES, SUR DES COUPES AXIALES D'IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE (IRM). APRES UNE ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE COMPARATIVE DES DIFFERENTES TECHNIQUES UTILISEES ET DES DIFFERENTS PARAMETRES MESURES DANS L'ANALYSE QUANTITATIVE D'IMAGE CEREBRALE, UN ENSEMBLE DE TRAITEMENTS D'IMAGE CEREBRALE A ETE APPLIQUE. LE PROCESSUS COMMENCE PAR UN PRETRAITEMENT D'IMAGE AUTOMATIQUE SPECIALEMENT MIS AU POINT, DESTINE A CORRIGER L'INHOMOGENEITE DE RADIOFREQUENCE DE L'IRM. IL EST SUIVI D'UN PROGRAMME DE DETECTION DU CONTOUR DU CERVEAU. L'INFLUENCE DE CES ETAPES DU TRAITEMENT SUR LES RESULTATS DE LA PARAMETRISATION A ETE EVALUEE. TROIS METHODES AUTOMATIQUES DE SEGMENTATION DES TISSUS CEREBRAUX ONT ETE MISES AU POINT. LEUR PRINCIPE EST BASE SUR LA FUSION DES INFORMATIONS CONTENUES DANS AU MOINS DEUX IMAGES DE MODALITES DIFFERENTES CORRESPONDANT A UNE MEME COUPE (2 IMAGES PONDEREES EN T1 ET T2, OU 2 ECHOS EN T2). LES TECHNIQUES EXPERIMENTEES FURENT : UNE METHODE DE K-PLUS PROCHES VOISINS (KPPV) ; UNE METHODE UTILISANT UNE DISTRIBUTION DES INTENSITES SELON LA LOI DE POISSON (SLP) ; UNE METHODE EN FRACTIONS DE COMPARTIMENTS (SFC) SPECIALEMENT CONCUE. LES METHODES ONT ETE TESTEES SUR FANTOME ET LEURS RESULTATS COMPARES. DEUX METHODES DE LA SEGMENTATION TISSULAIRE AUTOMATIQUE (KPPV ET SFC) ONT ETE APPLIQUEES AUX EXAMENS D'UNE COHORTE DE 28 PATIENTS ADULTES, NORMAUX ET PATHOLOGIQUES. UNE ANALYSE STATISTIQUE UTILISANT LA METHODE DES CLUSTERS, A PARTIR DES PARAMETRES OBTENUS PAR LE TRAITEMENT D'IMAGE, A SEPARE LES PATIENTS EN DEUX GROUPES, DIFFERENCIANT EN FAIT CEUX DONT L'EXAMEN IRM ETAIT NORMAL ET CEUX DONT L'EXAMEN PRESENTAIT DES PATHOLOGIES. NOS METHODES, QUI SEMBLENT PAR AILLEURS D'USAGE ASSEZ GENERAL, PEUVENT DONC APPORTER UNE AIDE A L'EVALUATION QUANTITATIVE DES MODIFICATIONS ET ANOMALIES DU PARENCHYME CEREBRAL, DUES AU VIEILLISSEMENT OU A DIVERSES PATHOLOGIES.

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 Enhanced Fuzzy C Means Based Segmentation Technique for Brain Magnetic Resonance Images written by A.S. Shankar and published by Infinite Study. This book was released on with total page 9 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Brain tumor is most vital disease which commonly penetrates in the human beings. Studies based on brain tumor confirm that people affected by brain tumors die due to their erroneous detection. In this paper, an enhancedFuzzy C- Means segmentation (FCM) technique is proposed for detecting brain tumor.

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 Image Segmentation and Compression Using Hidden Markov Models written by Jia Li and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2012-12-06 with total page 150 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In the current age of information technology, the issues of distributing and utilizing images efficiently and effectively are of substantial concern. Solutions to many of the problems arising from these issues are provided by techniques of image processing, among which segmentation and compression are topics of this book. Image segmentation is a process for dividing an image into its constituent parts. For block-based segmentation using statistical classification, an image is divided into blocks and a feature vector is formed for each block by grouping statistics of its pixel intensities. Conventional block-based segmentation algorithms classify each block separately, assuming independence of feature vectors. Image Segmentation and Compression Using Hidden Markov Models presents a new algorithm that models the statistical dependence among image blocks by two dimensional hidden Markov models (HMMs). Formulas for estimating the model according to the maximum likelihood criterion are derived from the EM algorithm. To segment an image, optimal classes are searched jointly for all the blocks by the maximum a posteriori (MAP) rule. The 2-D HMM is extended to multiresolution so that more context information is exploited in classification and fast progressive segmentation schemes can be formed naturally. The second issue addressed in the book is the design of joint compression and classification systems using the 2-D HMM and vector quantization. A classifier designed with the side goal of good compression often outperforms one aimed solely at classification because overfitting to training data is suppressed by vector quantization. Image Segmentation and Compression Using Hidden Markov Models is an essential reference source for researchers and engineers working in statistical signal processing or image processing, especially those who are interested in hidden Markov models. It is also of value to those working on statistical modeling.

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 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 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 Multi Modality State of the Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies written by Ayman S. El-Baz and published by Springer. This book was released on 2011-05-04 with total page 410 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: With the advances in image guided surgery for cancer treatment, the role of image segmentation and registration has become very critical. The central engine of any image guided surgery product is its ability to quantify the organ or segment the organ whether it is a magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT), X-ray, PET, SPECT, Ultrasound, and Molecular imaging modality. Sophisticated segmentation algorithms can help the physicians delineate better the anatomical structures present in the input images, enhance the accuracy of medical diagnosis and facilitate the best treatment planning system designs. The focus of this book in towards the state of the art techniques in the area of image segmentation and registration.

Download or read book Segmentation automatique d images trois dimensions du cerveau obtenues par r sonance magn tique et par la m thode de double inversion r cup ration written by Ronan Quelever and published by . This book was released on 2008 with total page 234 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Grey scale Image Segmentation written by Petr Dokládal and published by . This book was released on 2000 with total page 180 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book ANALYSE ET CORRECTION DES DISTORSIONS EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE written by SERGE.. LANGLOIS and published by . This book was released on 1998 with total page 190 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE TRAVAIL PORTE SUR L'ETUDE ET LA CORRECTION DES PRINCIPALES DISTORSIONS QUE PRESENTENT LES IMAGES ACQUISES PAR RESONANCE MAGNETIQUE. A LA SUITE D'UNE BREVE DESCRIPTION DES POSSIBILITES DE L'IRM, NOUS EFFECTUONS UNE ANALYSE THEORIQUE DETAILLEE DES DIFFERENTES ETAPES DE LA RECONSTRUCTION D'UNE IMAGE A PARTIR DE L'EXPRESSION DU SIGNAL SOUMIS A L'ACTION DES FONCTIONS QUELCONQUES DE DISTORSION. CETTE ETUDE NOUS PERMET DE REGROUPER LES DIVERS EFFETS EN DEUX CATEGORIES DISTINCTES : LES EFFETS LIES AUX NON-LINEARITES DES GRADIENTS ET CEUX LIES A L'HETEROGENEITE DU CHAMP. CES EFFETS SE TRADUISENT DANS L'EXPRESSION DE L'IMAGE EN TERMES DE FONCTIONS DE DEPLACEMENT DES PIXELS, QUI SONT AUSSI UTILISEES COMME FONCTIONS DE CORRECTION. DES EXPRESSIONS ANALYTIQUES, DERIVEES DE LA GEOMETRIE DES BOBINES PRODUISANT LE CHAMP, SONT ASSOCIEES AUX FONCTIONS DE CORRECTION DES NON-LINEARITES DES GRADIENTS. LES PARAMETRES DE CES FONCTIONS SONT DETERMINES PAR CALIBRAGE A L'AIDE D'UN SIMPLE FANTOME CUBIQUE. LA CORRECTION 3D, AUTOMATIQUE ET REPRODUCTIBLE, EST VALIDEE PAR COMPARAISON AVEC LA METHODE DE CORRECTION 2D QUE PROPOSE LE CONSTRUCTEUR DES APPAREILS, AINSI QUE PAR COMPARAISON AVEC DES IMAGES ACQUISES PAR TOMODENSITOMETRIE. NOUS PRESENTONS ENSUITE UNE METHODE D'ESTIMATION DES FONCTIONS ASSOCIEES AUX HETEROGENEITES DU CHAMP. UN ALGORITHME ORIGINAL DE TRAITEMENT DES IMAGES DE PHASE CARTOGRAPHIE PRECISEMENT LES HETEROGENEITES, PAR LE BIAIS D'UNE DOUBLE ACQUISITION DU MEME OBJET. CETTE VERSION DISCRETE DES FONCTIONS DE CORRECTION EST UTILISEE A LA CORRECTION D'IMAGES PAR CONVOLUTIONS. L'APPLICATION DES FONCTIONS A LA CORRECTION D'IMAGES REDUIT LES ERREURS DE POSITION INITIALES, DE PLUSIEURS MILLIMETRES, EN DESSOUS DE LA RESOLUTION DE L'IMAGE. CETTE PRECISION NOUS PERMET D'ENVISAGER UNE AMELIORATION SIGNIFICATIVE DE LA QUALITE DES TRAITEMENTS ET INTERPRETATIONS EFFECTUES SUR LES IMAGES ACQUISES PAR RESONANCE MAGNETIQUE.

Download or read book SEGMENTATION PAR METHODE MARKOVIENNE DE L ENCEPHALE HUMAIN EN IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE written by CYRIL.. JAGGI and published by . This book was released on 1998 with total page 190 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE CADRE GENERAL DE CETTE THESE EST LA SEGMENTATION 3D D'IMAGES DE L'ENCEPHALE HUMAIN ISSUES DE L'IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE (IRM). NOTRE OBJECTIF EST DE SEPARER LA SUBSTANCE BLANCHE, LA SUBSTANCE GRISE ET LE LIQUIDE CEPHALO-RACHIDIEN DANS LES IMAGES. L'IRM PERMET DE VISUALISER LES DIFFERENTES STRUCTURES DE L'ENCEPHALE AVEC UN CONTRASTE QUI DEPEND DE LA SEQUENCE D'ACQUISITION. NOUS ETUDIONS D'ABORD LES SEQUENCES D'ACQUISITION SPGR ET IR-FGRE EN TERMES DE CONTRASTE ET DE RAPPORT SIGNAL SUR BRUIT. LES IMAGES RESULTANTES PRESENTENT DE DEFAUTS ENGENDRES PAR LA PRESENCE DE BRUIT ET D'ARTEFACTS, EN PARTICULIER L'EFFET DE VOLUME PARTIEL QUI PERTURBENT CONSIDERABLEMENT LEUR INTERPRETATION. NOUS PROPOSONS, DANS CE MEMOIRE, D'EFFECTUER LA SEGMENTATION DES TISSUS CEREBRAUX A PARTIR D'UN MODELE D'INTENSITE RENDANT COMPTE PRINCIPALEMENT DES DEFORMATIONS OCCASIONNEES PAR LE BRUIT ET L'EFFET DE VOLUME PARTIEL, ET N'UTILISANT QUE LA SEULE PONDERATION EN T#1 DES IMAGES. NOTRE METHODE AUTOMATIQUE, ELABOREE, DANS UN CONTEXTE MARKOVIEN, PERMET, AU CHOIX, DE LOCALISER DANS LES IMAGES LES DIVERS TISSUS CEREBRAUX, OU D'ESTIMER LES FRACTIONS TISSULAIRES EN CHAQUE SITE DU VOLUME DES DONNEES. NOUS AVONS EVALUE LES RESULTATS DE NOTRE ALGORITHME SUR DES IMAGES DE FANTOMES PUIS SUR DES IMAGES REELLES. NOUS AVONS CONSTATE QUE NOTRE METHODE DE SEGMENTATION ETAIT EFFICACE ET ROBUSTE DANS LES DEUX CAS.

Download or read book ANALYSE D IMAGES DE RESONNANCE MAGNETIQUE written by PATRICK.. REUZE and published by . This book was released on 1995 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PRESENTE DES METHODES DE SEGMENTATION ET D'ANALYSE DE TEXTURE DANS LE CADRE D'IMAGES DE RESONANCE MAGNETIQUE. LE PREMIER CHAPITRE EST CONSACRE A CETTE TECHNIQUE D'IMAGERIE ET MONTRE LA MULTIPLICITE DES SEQUENCES ET DES CONTRASTES QUI PEUVENT ETRE OBTENUS. APRES UNE REVUE BIBLIOGRAPHIQUE DES METHODES DE SEGMENTATION RECENTES UNE APPROCHE DE LA SEGMENTATION DES VAISSEAUX DANS UNE ANGIOGRAPHIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE TRIDIMENSIONNELLE ACQUISE A BAS CHAMP EST PROPOSEE. LES MOMENTS GEOMETRIQUES SONT UTILISES POUR QUANTIFIER LE DIAMETRE DU VAISSEAU ET POUR EN CALCULER SON ORIENTATION. CETTE CONNAISSANCE DE L'ORIENTATION EST UTILE POUR LE SUIVI 3D DU VAISSEAU. DANS LE CADRE DE L'ANALYSE DE TEXTURE UNE METHODE ORIGINALE BASEE SUR LES STATISTIQUES D'ORDRE SUPERIEUR A ETE ELABOREE. CETTE METHODE (APPELEE DIFFERENCES D'ORDRE 3) COMBINE DEUX DIFFERENCES ABSOLUES ENTRE UN PIXEL ET DEUX DE SES VOISINS POUR FORMER DIFFERENTS PARAMETRES CARACTERISTIQUES DE L'HOMOGENEITE, DU CONTRASTE OU DE L'HOMOGENEITE DU CONTRASTE. ENFIN DEUX APPLICATIONS MEDICALES DE L'ANALYSE DE TEXTURE EN IRM SONT DECRITES. LA PREMIERE CONCERNE LA CARACTERISATION DE PATHOLOGIES MUSCULAIRES. LES MEILLEURS RESULTATS SONT OBTENUS PAR LES DIFFERENCES D'ORDRE 3. TOUTEFOIS, LES RESULTATS SONT TROP SENSIBLES POUR ETRE EXPLOITABLES EN ROUTINE ACTUELLEMENT. LA SECONDE ETUDE CONCERNE LA SEGMENTATION DES DIFFERENTS TISSUS DU CERVEAU. L'EXPOSANT DE HOLDER (PARAMETRE ) TIRE DE L'ANALYSE MULTIFRACTALE CONDUIT A DES RESULTATS SATISFAISANTS

Download or read book Segmentation d images de profondeur written by Paul Checchin and published by . This book was released on 1996 with total page 230 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE CONCERNE LA SEGMENTATION DES DONNEES DISCRETES 3D, APPELEES IMAGES DE PROFONDEUR, FOURNIES PAR DES CAPTEURS DE PROFONDEUR ACTIFS. CES INFORMATIONS TRIDIMENSIONNELLES SONT UNE REPRESENTATION POINT PAR POINT DES SURFACES OBSERVEES PAR CES CAPTEURS DE VISION. LES DIFFERENTS METHODES ET CAPTEURS PERMETTANT L'ACQUISITION D'INFORMATIONS TRIDIMENSIONNELLES SONT DECRITS. LE PROBLEME DE LA SEGMENTATION D'IMAGES DE PROFONDEUR EST DEFINI, PUIS LES PRINCIPALES TECHNIQUES DE SEGMENTATION SONT PRESENTEES. UNE ANALYSE DE L'ETAT DE L'ART DANS LE DOMAINE NOUS AMENE A JUSTIFIER LA DIRECTION DE NOS TRAVAUX, EN PARTICULIER A DISSOCIER LA SEGMENTATION D'IMAGES DE PROFONDEUR EN DEUX PROBLEMES SELON LE TYPE DE SCENES ANALYSEES, CONSTITUEES D'OBJETS UNIQUEMENT POLYEDRIQUES OU NON. UNE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES DE PROFONDEUR EN SURFACES PLANES EST TOUT D'ABORD PROPOSEE, PUIS ELLE EST ETENDUE A LA SEGMENTATION EN REGIONS PLANES ET COURBES. LES ORIGINALITES DE LA METHODE REPOSENT SUR LE PROCEDE D'ESTIMATION DES ATTRIBUTS DIFFERENTIELS ET SUR LE CHOIX DES GERMES DE LA CROISSANCE DE REGIONS. LES REGIONS EXTRAITES SONT REPRESENTEES PAR UN GRAPHE D'ADJACENCE ET FORMENT LA BASE D'UNE PYRAMIDE DE GRAPHES. LES DONNEES INITIALES SONT FILTREES. LE CHOIX DU FILTRE REDUCTEUR DE BRUIT EST REALISE LORS D'UNE ETUDE COMPARATIVE DE PLUSIEURS OPERATEURS EXISTANTS. L'ETAPE SUIVANTE CONSISTE A ANALYSER LES DIFFERENTS PROFILS 1D DE L'IMAGE, CONSTITUES PAR SES LIGNES ET SES COLONNES, AFIN D'ESTIMER LES DERIVEES DIRECTIONNELLES DU PREMIER ET DU SECOND ORDRE. LA NORMALE ET LA COURBURE MOYENNE A LA SURFACE EN CHAQUE PIXEL SONT ENSUITE DEDUITES, TOUT EN TENANT COMPTE DES DISCONTINUITES DE PROFONDEUR. LES PIXELS SONT ALORS REGROUPES EN REGIONS HOMOGENES AU SENS DE CES ATTRIBUTS. A PARTIR DU GRAPHE D'ADJACENCE DES REGIONS AINSI OBTENUES, UNE STRATEGIE PYRAMIDALE DE FUSION, PARALLELISABLE, EST MISE EN UVRE POUR ABOUTIR AU RESULTAT DE LA SEGMENTATION. LES PERFORMANCES DE L'ALGORITHME PROPOSE SONT CARACTERISEES. LES RESULTATS, OBTENUS A PARTIR D'UN JEU IMPORTANT D'IMAGES REELLES ISSUES DE CAPTEURS DIFFERENTS, SONT PRESENTES ET COMPARES AVEC CEUX FOURNIS PAR D'AUTRES METHODES CONNUES. CETTE EVALUATION QUANTITATIVE EST MENEE SUR LA BASE DE CRITERES CALCULES A PARTIR D'UNE CONNAISSANCE DE LA SEGMENTATION IDEALE. LES MESURES EFFECTUEES MONTRENT QUE L'APPROCHE QUE NOUS AVONS DEVELOPPEE FOURNIT, DANS DES TEMPS DE CALCUL ACCEPTABLES, DES RESULTATS DE QUALITE SIMILAIRE, SINON SUPERIEURE, A CEUX OBTENUS PAR D'AUTRES TECHNIQUES.