Modele markovien flou et segmentation statistique non suupervisee d'images

par FABIEN SALZENSTEIN

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de W. PIECZYNSKI.

Soutenue en 1996

à Rennes 1 .


  • Résumé

    La premiere partie de ce memoire traite de la comparaison, en segmentation statistique non supervisee d'images, des methodes locales et des methodes globales basees sur l'hypothese des champs ou des chaines de markov. Nous cherchons une solution automatique au probleme du choix de la methode la mieux adaptee aux donnees en presence, a partir d'un ensemble de parametres caracterisant l'image observee: correlation moyenne du bruit, homogeneite, forme du bruit gaussien. L'algorithme de choix est valide par des simulations effectuees sur des images de synthese. Pour un nombre de classes donne, il parait possible de departager les algorithmes en concurrence, la forme du bruit exercant peu d'influence sur la decision finale. Un deuxieme volet de notre etude est consacre a la segmentation statistique globale non supervisee, s'appuyant sur un recent modele de champs de markov caches flous, qui permet d'inclure dans une meme image des regions dures et des regions floues. L'estimateur des parametres de lois combine une procedure du gradient stochastique et l'algorithme ice, adapte au cas de donnees incompletes. Selon la quantite de flou presente dans l'image verite-terrain, une telle approche presente un interet non negligeable, et offre un potentiel superieur a son homologue dure, base sur les champs de markov. Certaines images reelles se pretent bien au cas de deux classes thematiques, mais nous avons montre la possibilite d'extension de ce modele a un nombre de classes quelconque


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Informations

  • Détails : 140 P.
  • Annexes : 70 REF.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 1996/139
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