Segmentation d'image basée sur la technique de seuillage flou

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Date

2010

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Publisher

Université Mouloud Mammeri

Abstract

La thématique de recherche dans laquelle s'inscrit cette thèse est celle de la segmentation d'images. La segmentation a pour but de séparer les objets du fond de l’image. Plusieurs approches ont été ainsi proposées. Lorsque les objets possèdent des caractéristiques homogènes, la segmentation peut être réduite à une simple opération de seuillage. Celle ci consiste à choisir un seuil puis affecter les pixels ayant un niveau de gris inférieur à ce seuil à la classe fond sinon à la classe objet. Le problème revient alors au choix de ce seuil. Plusieurs critères basés sur des notions de probabilités, de statistique, d’entropie, …etc ont été définis. Cependant, cette tache peut être ardue car la limite entre les classes fond et objet peut être ambigüe, floue et incertaine. L’imprécision dans une image peut être donc s’exprimer soit en termes d’ambiguité d’appartenance d’un pixel à l’objet ou au fond (s’il est noir et blanc) soit au niveau de l’indéfinition de la forme et de la géométrie d’une région dans une image, soit de l’association des deux facteurs précédent. Afin de prendre en considération cette incertitude, nous avons fait appel dans notre travail au concept flou. Le concept flou est une logique multivalente qui considère et manipule l’information incomplète telle que l’incertitude et l’imprécision en se fondant sur l’idée d’appartenance d’un élément à plusieurs classes en même temps. Différentes méthodes de seuillage basées sur la notion la logique floue ont été ainsi présentées. Ces méthodes se caractérisent par le critère utilisé dans le choix du seuil optimal qui fait toujours intervenir le degré d’appartenance d’un niveau de gris à la classe fond ou objet et ce de plusieurs façons. Parmi cette multitude de méthodes, nous nous sommes intéressés particulièrement à celles proposées par Huang et Wang et par Jawahar et al. L’application de ces deux méthodes sur différentes types images sont avérés meilleurs comparativement aux méthodes dites hard telles que les méthodes basées sur l’analyse discriminante (Otsu) et la théorie de l’information (Kapur)

Description

112 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)

Keywords

Segmentation d'image, Seuillage, Filtrage .

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