Segmentation d'image par approche pyramidale

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Date

2010

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Publisher

Université Mouloud Mammeri

Abstract

L'information visuelle est sans doute la plus riche des différentes sources d'informations disponibles. De ce fait, la conception des systèmes de vision pour l'interprétation automatique de scènes suscite un intérêt sans cesse croissant. Le cadre général dans lequel s'inscrit ce mémoire est celui de la segmentation d'images. Cette opération constitue la base de tous les processus d'interprétation d'images et c'est à ce titre qu'elle reste encore l'un des principaux thèmes de recherche en vision artificielle. En fournissant une description compacte de l'image, plus exploitable que l'ensemble des pixels, la segmentation d'images est une étape importante dans un système de traitement d'image qui peut être défini ainsi: "La segmentation des images consiste à regrouper les pixels de ces images qui partagent une même propriété pour former des régions connexes". La segmentation joue un rôle prépondérant dans le traitement d’image. Elle est réalisée avant les étapes d’analyse et de prise de décision dans plusieurs processus d’analyse d’image, tel que la détection des objets. Elle aide à localiser et à délimiter les entités présentes dans l’image. La segmentation d'images ainsi définie est un domaine vaste où l'on retrouve de très nombreuses approches. Ce travail nous a permes d’une part, d’avoir une idée sur le traitement d’image en général et sur la segmentation d’image en particulier qui est un domaine très intéressant mais aussi très vaste et d’autre part, d’approfondir nos connaissances dans le domaine de programmation. Notre but est de mettre en œuvre un modèle de segmentation d’image. Dans ce mémoire, nous avons abordé un travail sur la segmentation d’mage par approche multirésolution utilisant la décomposition en ondelette associée à la méthode des matrices de cooccurrence. La méthode que nous avons adoptée à donné des résultats satisfaisants. En effet, les résultats illustrent le pouvoir discriminant du facteur de forme lors de la décomposition d’ondelette en plusieurs niveaux de résolution.de plus, ce procédé améliore les performances en temps de calcul de la segmentation. La localisation des frontières entre les différentes texteurs est proportionnelle au niveau de la décomposition et devient de plus en plus mauvaise pour chaque augmentation de niveau de résolution. De plus, en augmentant le nombre de classes, on remarque un excès de détail dans l’image et elle devient moins claire. Par ailleurs, il est tout à fait évident de constater que l’exécution de notre algorithme introduit un compromis entre la qualité de segmentation et la localisation des frontières. Afin d'aborder tous ces aspects, ce mémoire se compose de cinq chapitres organisé comme suit : Chapitre I : Généralités sur le traitement d’images, nous aborderons le domaine de l'imagerie en introduisant des généralités et des définitions. Puis, nous passerons brièvement aux différents concepts liés aux traitements applicables sur celle-ci. Chapitre II : Méthodes de segmentation d’images, est consacré à la présentation des différentes approches liées au contexte de notre étude applicable sur les images numériques. Chapitre III : Ondelette et multirésolution, nous allons définir les concepts de base des ondelettes et de la multirésolution et l’intérêt qu’elles procurent au traitement d’images. Chapitre IV : Description de la méthode adoptée, est consacré à la présentation et l’explication de notre méthode. Chapitre V : Tests et résultats, sera consacré aux tests appliqués et les résultats obtenus. On terminera par une conclusion générale et quelques perspectives.

Description

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

Keywords

Segmentation d'image, Approche pyramidale, Traitement d'image, Ondelette.

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Communication