Evénements significatifs et applications à l'analyse d'images

par Agnès Desolneux

Thèse de doctorat en Sciences et techniques. Chimie

Sous la direction de Jean-Michel Morel.

Soutenue en 2000

à Cachan, Ecole normale supérieure .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    D'apres les théories gestaltistes, notre vision fonctionne par processus de groupement : des points (ou des objets) ayant une caractéristique géométrique commune (alignement, même couleur, proximité, parallélisme, etc. ) sont groupes ensemble pour former un même objet visuel, une gestalt. Dans la présente thèse, nous essayons de donner un cadre mathématique a ce phénomène de groupement géométrique. Pour cela, nous utilisons un principe de genericite, appele aussi principe de Helmholtz, qui consiste a raisonner comme si les points avaient des caractéristiques indépendantes et uniformément distribuées. La définition principale est alors celle d'événement -significatif : c'est un événement qui ne peut se produire en moyenne plus de fois par hasard dans une image. Nous appliquons cette définition a trois types de gestalt : l'alignement (en chaque pixel de l'image, une orientation étant calculée, nous considérons les segments qui contiennent beaucoup de points ayant leur orientation alignée avec celle du segment), les modes d'histogramme (intervalles qui contiennent plus de points que la moyenne, ce qui nous permet par exemple de grouper des segments par parallélisme ou même longueur) et les courbes fermées contrastées (lignes de niveau de l'image le long desquelles la norme du gradient est grande). Dans chacun de ces cas, les seuils sont calcules de façon exacte, une notion de maximalité est associée (définit l'événement le plus significatif relativement a la relation d'inclusion) et nous montrons alors que les événements maximaux sont disjoints.


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Informations

  • Détails : 164 p.
  • Annexes : 87 ref.

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THE DES (Salle de réf.)
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