Segmentation d’images par seuillage d’histogrammes bidimensionnels.

Abstract

Les méthodes de seuillage d’histogrammes sont souvent considérées comme des méthodes de segmentation d’images privilégiées. Ces méthodes reposent sur l’exploitation de l’histogramme monodimensionnel de l’image qui caractérise la distribution des niveaux de gris. Cependant les performances de ces méthodes se dégradent rapidement lorsque les images à seuiller sont trop bruitées. Afin d’éviter ce problème des méthodes plus robustes basées sur l’histogramme bidimensionnel ont été proposées. Contrairement à l’histogramme monodimensionnel, construit en tenant compte que du niveau de gris d’un seul pixel, l’histogramme bidimensionnel tient compte à la fois du niveau de gris d’un pixel et de l’information locale. Dans ce cas un couple de seuils doit être déterminé. Cependant cette extension nécessite un temps de calcul très élevé. L’objectif de ce mémoire consiste à accélérer les calculs en faisant appel aux techniques d’optimisation méta-heuristiques.