Segmentation d'images couleurs par morphologie mathématique : application aux images microscopiques

par Sarah Ghandour

Thèse de doctorat en Radiophysique et imagerie médicales

Sous la direction de Guy Flouzat et de Éric Gonneau.

Soutenue en 2010

à Toulouse 3 .


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  • Résumé

    Dans ces travaux de thèse, nous avons proposé une nouvelle méthode de segmentation automatique et non supervisée basée sur la morphologie mathématique. D'abord, l'algorithme de segmentation développé a été appliqué sur une stratégie de segmentation marginale. Cette dernière consiste à segmenter les trois composantes rouge, vert et bleu indépendamment et à les fusionner pour obtenir l'image couleur finale traitée. Ensuite, l'analyse en composante principale (ACP) a été utilisée afin d'optimiser le temps de calcul de l'algorithme de segmentation. Une étape d'extraction d'attributs de formes et de couleurs est réalisée afin de tirer l'information sémantique contenue dans l'image. Les résultats montrent que notre méthode qui ne nécessite aucune connaissance a priori peut être adaptée à plusieurs types d'images de cytologie.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (144 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 137-144

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2010TOU30037
  • Bibliothèque : Bibliothèque interuniversitaire de santé (Paris). Pôle pharmacie, biologie et cosmétologie.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : MFTH 8014
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