Analyse de textures et segmentation d'images par morphologie mathematique : applications a la segmentation d'images medicales et a la classification d'images spot

• Auteur / Autrice : Wei Li
• Direction : Joseph Ronsin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Rennes, INSA

Résumé

Les travaux presentes dans ce memoire concernent l'etude d'outils morphologiques en traitement d'images, leurs applications en classification de textures et en segmentation d'images. Les filtres morphologiques appartenant au filtrage non-lineaire, jouent un role important en suppression de bruit dans les images. On propose ici en suppression du bruit d'images les filtres morphologiques composites se fondant sur les combinaisons de l'ouverture, la fermeture et la transformation identique. Les comparaisons quantitatives de l'efficacite a la fois en suppression du bruit et en conservation de details d'images pour des filtres morphologiques et d'autres filtres non-lineaires sont faites dans le cadre d'un schema de caracterisation de l'activite spatiale locale d'images. La conception du filtre morphologique par un algorithme genetique adaptatif destine a une suppression du bruit optimale choisissant a la fois le type de filtrage et l'element structurant est proposee. De nouveaux attributs morphologiques bases sur les residus de filtrage morphologique par reconstruction sont developpes. L'avantage de ces attributs est lie a leur robustesse aux differents type de bruit. Un algorithme permettant le choix d'un sous-ensemble de ces attributs le plus performant pour la meilleure classification de textures est concu. Une application de ces attributs est illustree en classification d'images spot par la segmentation de textures. L'introduction de la reconstruction morphologique dans l'algorithme de decomposition morphologique multiresolution nous permet d'obtenir un schema de decomposition des structures selon la taille. Cette decomposition est idempotente et sans perte d'information. Deux applications utilisant principalement cette methode de decomposition en segmentation de structures des images medicales sont decrites. La premiere concerne la segmentation de lesions du poumon, et la seconde etude concerne la segmentation des differentes structures d'une region de tumeurs du cerveau. D'autres outils morphologiques tels que le filtrage, le gradient, la dilatation et l'amincissement sont egalement employes dans ces applications.