Segmentation supervisée d'images texturées par régularisation de graphes

Résumé : Dans cette thèse, nous nous intéressons à un récent algorithme de segmentation d’images basé sur un processus de régularisation de graphes. L’objectif d’un tel algorithme est de calculer une fonction indicatrice de la segmentation qui satisfait un critère de régularité ainsi qu’un critère d’attache aux données. La particularité de cette approche est de représenter les images à l’aide de graphes de similarité. Ceux-ci permettent d’établir des relations entre des pixels non-adjacents, et ainsi de procéder à un traitement non-local des images. Afin d’en améliorer la précision, nous combinons cet algorithme à une seconde approche non-locale : des caractéristiques de textures. Un nouveau terme d’attache aux données est dans un premier temps développé. Inspiré des travaux de Chan et Vese, celui-ci permet d’évaluer l’homogénéité d’un ensemble de caractéristiques de textures. Dans un second temps, nous déléguons le calcul de l’attache aux données à un classificateur supervisé. Entrainé à reconnaitre certaines classes de textures, ce classificateur permet d’identifier les caractéristiques les plus pertinentes, et ainsi de fournir une modélisation plus aboutie du problème. Cette seconde approche permet par ailleurs une segmentation multiclasse. Ces deux méthodes ont été appliquées à la segmentation d’images texturées 2D et 3D.
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Contributeur : Cyrille Faucheux <>
Soumis le : dimanche 15 mars 2015 - 16:26:41
Dernière modification le : jeudi 28 avril 2016 - 15:43:54
Document(s) archivé(s) le : mardi 16 juin 2015 - 10:10:57

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  • HAL Id : tel-01131729, version 1

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Cyrille Faucheux. Segmentation supervisée d'images texturées par régularisation de graphes. Traitement des images. Université François-Rabelais de Tours, France, 2013. Français. 〈tel-01131729〉

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