Détection de contours réguliers dans des images bruitées et texturées : association des contours actifs et d'une approche multiéchelle

Detection of regular boundaries in noisy and textured images : combination of active contours with a multiscale approach

• Auteur / Autrice : Pierre-Louis Bossart
• Direction : Jean-Marc Chassery
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, parole
• Date : Soutenance en 1994
• Etablissement(s) : Grenoble INPG

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse multiéchelle

Méthode des contours actifs

Traitement d'images -- Techniques numériques

Mots clés libres

Sciences appliquees

Telecommunications et theorie de l'information

Traitement image

Image numerique

Detection contour

Image bruitee

Methode echelle multiple

Calibrage parametre

Image processing

Digital image

Edge detection

Noisy image

Multiscale method

Résumé

Cette thèse traite de la détection de contours dans des images fortement bruitées et texturées. Après avoir exposé les limitations des opérateurs locaux, nous suggérons de contraindre la détection grâce aux modèles de contours actifs, qui introduisent des informations a priori sur la géométrie et la régularité des objets cherchés. La mise en oeuvre des contours actifs est difficile en raison de nombreux problèmes pratiques. Nous proposons deux techniques rendant cette approche globale plus robuste et plus facile d'emploi. D'une part, nous facilitons le choix des paramètres en adaptant un algorithme de calibrage ayant une explication géométrique : les paramètres dépendent de la valeur de la courbure maximale. L'association des contours actifs et d'une représentation multiéchelle permet d'autre part de réduire la dépendance vis-à-vis de l'initialisation. Après une convergence robuste vers une solution grossière, la localisation des contours est améliorée en diminuant progressivement l'échelle d'analyse. Nous proposons alors plusieurs techniques efficaces de suivi des contours dans l'espace-échelle, s'appuyant sur une prédiction du déplacement des frontières sous l'effet du lissage gaussien. Les résultats expérimentaux montrent la validité de notre approche, et mettent en évidence l'apport d'une collaboration entre processus de segmentation, en particulier pour automatiser l'initialisation.