Recherche Avancée

Thèse soutenue

Modélisation floue de l'incertitude pour la segmentation d'images

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Auteur / Autrice : Nozha Ben Hajel-Boujemaa
Direction : Georges Stamon
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 1993
Etablissement(s) : Paris 5

Résumé

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L'objectif de cette recherche est l'étude et la conception de nouvelles méthodes pour la reconnaissance des formes fondées sur la théorie des ensembles flous, et leur application à la segmentation des images médicales. Après une revue des principales méthodes de la segmentation, les modèles adaptatifs flous pour la reconnaissance des formes procédant par optimisation itérative, sont exposés dans la première partie de ce travail. La deuxième partie présente une nouvelle approche pour la segmentation fondée sur la classification floue suivie d'une nouvelle fonction de décision que nous avons appelée: «fonction de décision par focalisation graduelle». Elle procède en deux étapes permettant de classer les pixels «forts» et de localiser les pixels «ambigus», simulant, ainsi, le processus de la perception visuelle humaine. Cette méthode permet de modéliser et de quantifier le flou numérique des images en mesurant l'ambiguïté des pixels. Le contexte spatial de chaque pixel «ambigu» est pris en compte pour son attribution finale à une région. Cette méthode, procédant d'abord globalement dans l'espace des attributs et ensuite localement dans l'espace «image», permet une meilleure localisation des frontières et une détection de contours plus réguliers. Ensuite, la méthode précitée est située dans un cadre mathématique plus large moyennant la démonstration, de l'existence d'un lien entre la classification utilisée et le modèle variationnel de Mumford & Shah pour la segmentation. Ce lien mathématique nous permet de proposer un critère objectif pour le choix optimal des paramètres de l'algorithme utilisé et permet de jeter les bases préliminaires d'une théorie unifiée des méthodes de segmentation. Une application à la détection du contour interne du ventricule gauche est présentée sur des images de tomographie cardiaque aux rayons x ainsi que sur des images de scènes intérieures.