Caractérisations et applications de techniques statistiques non paramétriques et non supervisées de partitions d'images

par Guillaume Delyon

Thèse de doctorat en Traitement des images

Sous la direction de Philippe Réfrégier.

Soutenue en 2006

à Aix-Marseille 3 .


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    Characterizations and applications of non parametric and non supervised image partitioning


  • Résumé

    La segmentation d'images est une étape qui consiste à diviser celle-ci en zones d'intérêts possédant certaines propriétés d'homogénéité. Elle possède cependant un degré d'arbitraire dans la définition de l'homogénéité recherchée. De plus, la segmentation d'image est un problème inverse mal posé, ce qui nécessite, le plus souvent, l'introduction de paramètres à régler par l'utilisateur. Nous proposons une nouvelle technique statistique de segmentation, ou plus exactement, de partition en régions statistiquement homogènes fondée sur une modélisation non paramétrique des fluctuations des niveaux de gris de l'image. Cette technique repose sur la minimisation d'un critère, la complexité stochastique, qui ne contient aucun paramètre à régler par l'utilisateur. Nous étudions et caractérisons les performances de cette approche. Enfin, nous illustrons les perspectives applicatives de cette approche notamment par la poursuite d'objets dans une séquence d'images.


  • Résumé

    Image segmentation is a step that consists in dividing the image in different areas that have some homogeneous properties. However, it introduces a degree of arbitrary in the definition of homogeneity. Moreover, image segmentation is an ill posed inverse problem, which requires, most of the time, the introduction of parameters that need to be tuned by the user. We propose a new statistical technique of image segmentation, or more exactly, of image partitioning into statistically homogeneous regions based on a non parametric modelisation of the fluctuations of the image grey levels. This technique is based on the minimization of a criterion, the stochastic complexity that contains no parameter to be tuned by the user. We study and characterize the performances of this approach. Finally, we illustrate applications viewpoints, particularly object tracking in image sequences.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (224 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 143-151

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 : 200065447
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