Partition d'images par minimisation de la complexité stochastique et grille active : application à la segmentation d'images de radar à ouverture synthétique

par Frédéric Galland

Thèse de doctorat en Traitement des images

Sous la direction de Philippe Réfrégier.

Soutenue en 2004

à Aix-Marseille 3 .


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  • Titre traduit

    Image partitioning by stochastic complexity minimization and active grid: application to Synthetic Aperture Radar image segmentation


  • Résumé

    Nous présentons une technique de partition d'image en régions homogènes reposant sur la minimisation de la complexité stochastique à l'aide d'une grille active polygonale, c'est-à-dire un ensemble de nœuds reliés par des segments et définissant différentes régions. L'algorithme obtenu est adapté à la segmentation d'images de radars à ouverture synthétique (SAR), rapide et repose sur l'optimisation d'un critère sans paramètre à régler par l'utilisateur. Cette approche permet ainsi l'estimation automatique du nombre de régions présentes dans l'image, de leur topologie ainsi que de la position et du nombre de nœuds définissant les contours. Nous généralisons ensuite cette méthode à d'autres types de bruits que le speckle, aux images vectorielles et à la segmentation par contours actifs multi-régions. Enfin, nous présentons une méthode originale qui permet la partition d'images sans nécessiter de connaissances sur la loi de probabilité des niveaux de gris dans les régions de l'image


  • Résumé

    We present a technique for partitioning an image into homogeneous regions. It is based on the minimisation of the stochastic complexity thanks to a polygonal active grid, i. E. A set of nodes linked by segments to define the different regions of the image. The obtained algorithm is adapted to Synthetic Aperture Radar (SAR) image segmentation, fast and based on the optimization of a criterion without parameter to be tuned by the user. This approach allows one to automatically estimate the number of regions in the image, their topology and the position and the number of nodes used to define the contour. We propose some generalizations of this technique to other noise phenomena than speckle, to vectorial images and to image segmentation with multi-region active contours. Then we present an original approach for image partitioning without a priori knowledge of the probability law of the grey levels in the regions of the image

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Informations

  • Détails : 160 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 155-160

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T 3186
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