Classification et segmentation d'images texturées basée sur la théorie des ensembles

Abstract

L’objectif de notre travail, est d’étudier une approche d’analyse de la texture basée sur la théorie des ensembles. Cette approche consiste à extraire des attributs de texture à partir des matrices Aura de niveaux de gris (GLAM) dont le calcul dépend d’un ensemble appelé élément structurant. Cependant, cette procédure nécessite un temps de calcul assez long. Pour remédier à ce problème, nous avons implémenté deux techniques de programmation. La première est la technique des listes chaînée et la deuxième dite structure hybride qui combine à la fois la notion des listes chaînées et les tables de hachage. Ces deux techniques nous ont permis d’utiliser plusieurs éléments structurants en même temps. Plusieurs stratégies pour combiner plusieurs éléments structurants de la même forme et de tailles variables ont été ainsi proposées afin de segmenter une image texturée.