Waterpixels et Leur Application à l'Apprentissage Statistique de la Segmentation

par Vaïa Machairas

Thèse de doctorat en Morphologie mathématique

Sous la direction de Etienne Decencière et de Thomas Walter.

Soutenue le 16-12-2016

à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Centre de morphologie mathématique (Fontainebleau, Seine et Marne) (laboratoire) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) .

Le président du jury était Nicolas Passat.

Le jury était composé de Etienne Decencière, Thomas Walter, Valery Naranjo, Thérèse Baldeweck, Jean Serra.

Les rapporteurs étaient Corinne Vachier.


  • Résumé

    L’objectif de ces travaux est de fournir une méthode de segmentation sémantique qui soit générale et automatique, c’est-à-dire une méthode qui puisse s’adapter par elle-même à tout type de base d’images, afin d’être utilisée directement par les non experts en traitement d’image, comme les biologistes par exemple. Pour cela, nous proposons d’utiliser la classification de pixel, une approche classique d’apprentissage supervisé, où l’objectif est d’attribuer à chaque pixel l’étiquette de l’objet auquel il appartient. Les descripteurs des pixels à classer sont souvent calculés sur des supports fixes, par exemple une fenêtre centrée sur chaque pixel, ce qui conduit à des erreurs de classification, notamment au niveau des contours d’objets. Nous nous intéressons donc à un autre support, plus large que le pixel et s’adaptant au contenu de l’image: le superpixel. Les superpixels sont des régions homogènes et plutôt régulières, issues d’une segmentation de bas niveau. Nous proposons une nouvelle façon de les générer grâce à la ligne de partage des eaux, les waterpixels, méthode rapide, performante et facile à prendre en main par l’utilisateur. Ces superpixels sont ensuite utilisés dans la chaîne de classification, soit à la place des pixels à classer, soit comme support pertinent pour calculer les descripteurs, appelés SAF (Superpixel-Adaptive Features). Cette seconde approche constitue une méthode générale de segmentation dont la pertinence est vérifiée qualitativement et quantitativement sur trois bases d’images provenant du milieu biomédical.

  • Titre traduit

    Waterpixels and their Application to Image Segmentation Learning


  • Résumé

    In this work, we would like to provide a general method for automatic semantic segmentation, which could adapt itself to any image database in order to be directly used by non-experts in image analysis (such as biologists). To address this problem, we first propose to use pixel classification, a classic approach based on supervised learning, where the aim is to assign to each pixel the label of the object it belongs to. Features describing each pixel properties, and which are used to determine the class label, are often computed on a fixed-shape support (such as a centered window), which leads, in particular, to misclassifcations on object contours. Therefore, we consider another support which is wider than the pixel itself and adapts to the image content: the superpixel. Superpixels are homogeneous and rather regular regions resulting from a low-level segmentation. We propose a new superpixel generation method based on the watershed, the waterpixels, which are efficient, fast to compute and easy to handle by the user. They are then inserted in the classification pipeline, either in replacement of pixels to be classified, or as pertinent supports to compute the features, called Superpixel-Adaptive Features (SAF). This second approach constitutes a general segmentation method whose pertinence is qualitatively and quantitatively highlighted on three databases from the biological field.


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