Détection des modes par opérateurs morphologiques flous pour la segmentation d'images couleurs

par Aymeric Gillet

Thèse de doctorat en Informatique industrielle et automatique

Sous la direction de Jack-Gérard Postaire et de Claudine Botte-Lecocq.

Soutenue en 2004

à Lille 1 .


  • Résumé

    Ce document présente une méthode originale de segmentation d'images couleurs utilisant la morphologie mathématique floue appliquée à l'histogramme couleur 3D. La segmentation consiste à détecter les différents modes qui sont présents dans l'histogramme couleur 3D, afin de construire les classes de pixels caractérisant les régions homogènes contenues dans l'image. Pour cela, nous montrons comment chaque point de l'histogramme couleur 3D associé à un ou plusieurs pixels de l'image couleur peut appartenir plus ou moins à un mode. Nous définissons alors le sous-ensemble flou mode caractérisé par sa fonction d'appartenance évaluant le degré d'appartenance du point considéré à un mode. Cette fonction est évaluée par une analyse de la concavité de l'histogramme couleur 3D. Une transformation morphologique floue originale est ensuite appliquée à cette fonction d'appartenance à un mode afin d'en détecter les points de l'histogramme couleur appartenant à un mode. L'efficacité de notre approche est ensuite illustrée par différentes images couleurs

  • Titre traduit

    Color image segmentation by modes detection with fuzzy morphological operators


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Informations

  • Détails : 1 vol. (147 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [137]-140. Liste des publications. Index

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