Segmentation d'images texturées par analyse multi-échelle

Segmentation of textured images using multi-scale analysis

• Auteur / Autrice : Nadia Ezziane
• Direction : Michel Léard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique
• Date : Soutenance en 1997
• Etablissement(s) : Poitiers

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ondelettes

Vision par ordinateur

Traitement d'images -- Techniques numériques

Filtres électriques

Résumé

La segmentation d'images est un probleme tres important en vision par ordinateur. L'originalite de la methode de segmentation par analyse multi-echelle que nous proposons, repose d'une part sur la mise en place d'un traitement multiresolution base sur la construction d'un banc de filtres passe-bas, et d'autre part sur l'utilisation simultanee de l'approche frontiere et de l'approche par croissance de regions. L'utilisation de cette combinaison a plusieurs echelles a permis de reperer les regions homogenes dans les images traitees et de localiser les frontieres qui les delimitent. Les frontieres ainsi trouvees sont generalement mal definies et eparses. Nous avons alors developpe une etape supplementaire de traitement qui a pour objectif d'affiner ces resultats. Cette seconde etape appelee post-traitement consiste a mettre en uvre une procedure permettant de detecter tous les points susceptibles de former un contour fin. Nous utilisons a cette fin la methode appelee ligne de partage des eaux. Malgre les exigences diverses de cette methode, nous avons pu l'adapter a notre type d'images en developpant un algorithme de suivi de cretes. Cette methode de segmentation a ete testee et validee sur des images de synthese. Nous l'avons ensuite appliquee a des images reelles issues de coupes de cerveau ; les resultats obtenus sont egalement satisfaisants. Elle permet de mettre en evidence de nombreuses regions mal identifiee avec les methodes de segmentation classiques