Approche fonctionnelle générique des méthodes de segmentation d'images

par Tarik Zouagui

Thèse de doctorat en Images et systèmes

Sous la direction de Christophe Odet.


  • Résumé

    La segmentation d'image est une opération de traitement d'image de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions (ensembles de pixels) appartenant à une même structure (objets ou scène imagés). Cette opération est à la base de nombreuses applications tant en vision industrielle, qu'en imagerie médicale. De nombreuses recherches ont eu lieu dans le passé sur les méthodes de segmentation. Il en résulte un très grand nombre de méthodes dont la comparaison, soit en terme de structure soit en terme de performance, est très difficile. L'objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle vision de la segmentation d'images basée sur un modèle fonctionnel (MF) original. Ce modèle qui décrit la segmentation en termes de fonctions, se présente sous la forme d'un opérateur de segmentation (OS). L'OS est composé de cinq blocs élémentaires enchaînés au cours d'un processus itératif qui correspond au processus de segmentation. Ce modèle fonctionnel unifie les méthodes de segmentation sous un formalisme commun et permet une meilleure compréhension de ces méthodes. En effet, la décomposition avec la même logique de techniques de segmentation (simple ou complexe) a priori totalement différentes a été obtenue et implantée. Cela a permis de montrer la généricité du modèle proposé et son utilité pour la structuration, la comparaison et l'implantation logicielle des nombreuses méthodes de segmentation. Ces décompositions qui ont conduit à un certain nombre de blocs fonctionnels indépendants, ont servi à la réalisation d'un logiciel modulaire dénommé GenSeg. Ce logiciel peut aider à terme à construire de nouvelles techniques de segmentation.

  • Titre traduit

    = Generic functional approch of image segmentation methods


  • Résumé

    Image segmentation is a low-level image processing operation, which consists in recognizing homogeneous regions within an image as distinct and belonging to different objects. A wide range of works has been undertaken to achieve this aim and segmentation has been used in applications ranging from industrial to medical uses. One of the results, is a very great number of segmentation methods, which makes the task of comparing them a very difficult challenge. We propose a new approach of the image segmentation methods based on a functional model (FM). The core of the functional model is a segmentation operator (SO) composed of five elementary blocks called in an iterative process. The functional model unifies segmentation methods under the same framework and allows a better understanding of these methods. Indeed, the decomposition with the same logical way of various segmentation techniques has been obtained and implemented. This showed the genericity of the model and its usefulness in structuring and implementing segmentation methods. We propose also a multi-operator model which represents complex segmentation methods like multiresolution or agent-based methods. The decompositions led to independent functional blocks which have been used to realize a modular software called GenSeg. This software can help in implementing segmentation techniques and in building new methods as well.

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Informations

  • Détails : 125 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 118-125

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  • Bibliothèque :
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2851)
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