Segmentation d'images par classification floue fondée sur une approche neuromimétique

Connextionist method for image segmentation based on fuzzy logic

• Auteur / Autrice : Slim M'Hiri
• Direction : Éric Petit
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Traitements d'images
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Paris 12

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logique floue

Réseaux neuronaux (informatique)

Traitement d'images -- Techniques numériques

Résumé

Cette these presente une nouvelle methode de segmentation d'images par une approche de classification sequentielle neuro-floue. L'algorithme de classification que nous proposons combine les capacites d'apprentissage des modeles neuromimetiques et la souplesse au niveau de la prise de decision offerte par la logique floue. Nous nous sommes aux cartes auto-organisantes de kohonen pour leur proprietes topologiques interessantes dans le cadre de la segmentation d'images. Cette procedure fait appel a des heuristiques ce qui induit d'une part le reglage d'un nombre important de parametres et d'autre part des problemes de convergence. Dans un premier temps nous proposons une contribution a l'amelioration de l'algorithme de kohonen, en presentant une nouvelle regle d'apprentissage. Cette derniere realise l'optimisation iterative d'une fonctionnelle de cout que nous avons definis. Cette regle d'apprentissage est ensuite utilisee afin de definir une nouvelle methode de segmentation d'images non supervisee agissant en deux etapes. Lors de la premiere etape, nous exploitons les proprietes topologiques, conservees par le nouvel algorithme d'apprentissage, afin de deduire le nombre de classes existant dans l'image ainsi que des prototypes pour chaque classe. La deuxieme etape consiste a etiqueter les pels de l'image. Dans un premier temps, nous definissons une nouvelle methode de classification floue a centres mobiles qui constitue une approche region attribuant a chaque pel l'etiquette de la classe a laquelle il appartient. Nous proposons egalement une nouvelle methode adaptative d'extraction de contours en marquant les pels pour lesquels les proprietes topologiques sont mises a defaut spatialement. Nous avons enfin valide la nouvelle methode de segmentation avec des images de natures differentes (image de scene, image scannographique et images echocardiographiques)