Proposition d'une méthode de segmentation adaptative basée sur les indices locaux de l'image
Auteur / Autrice : | Schahrazad Soltane |
Direction : | Jean-Claude Angué, Naceur Kerkeni |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique industrielle et humaine |
Date : | Soutenance en 1999 |
Etablissement(s) : | Valenciennes |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Le problème du traitement numérique de l'image est apparu il y a une trentaine d'années avec l'avènement des ordinateurs. Les chercheurs se sont rapidement aperçus de la complexité du problème. En effet, l'image numérique est une matrice de valeurs d'intensités lumineuses, noyée d'informations inutiles (bruit, redondance,). Pour remédier à ce problème, les chercheurs ont développé des filtres pour atténuer le bruit, des méthodes d'extraction de contours, ainsi que des méthodes d'extraction de régions pour réduire la quantité de données nécessaires. Le regroupement des contours et des régions extraites doit aboutir à une transformation de l'information image en objets interprétables. C’est ce qu'on appelle, la segmentation. Dans la conception des algorithmes de segmentation correspondant à des applications données, le choix des opérateurs et des mesures est difficile, il reste lié aux applications. L’opérateur idéal doit être capable d'extraire les informations pertinentes. Il est caractérisé par son effet sur les détails de n'importe quel type d'image (image à contours rapprochés, à contours flous, image texturée, faible rapport signal sur bruit). La recherche menée vise à définir une méthode générale de segmentation d'images de manière à pouvoir faire coopérer divers opérateurs d'extractions de contours. Le but recherché était la sélection et l'adaptation de méthodes existantes en fonction de leur efficacité dans un contexte déterminé. Cela a été rendu possible grâce à une évaluation de la détection et à l'observation de présence d'informations indiciaires à chaque fois qu'une méthode a été qualifiée d'adéquate.