Détection de contours et segmentation d'images

Résumé du livre

DANS LE CADRE DE CETTE THESE, NOUS AVONS DEVELOPPE UNE METHODE DE DETECTION DE CONTOURS ET UNE METHODE DE SEGMENTATION D'IMAGES AFIN D'ABOUTIR A UNE MEILLEURE INTERPRETATION DES IMAGES. LA PREMIERE METHODE PERMET UNE LOCALISATION PRECISE ET UNE DETECTION DE CONTOURS INSENSIBLE AU BRUIT. LA PRECISION DE LA LOCALISATION A ETE OBTENUE EN AGRANDISSANT LE SUPPORT DE L'IMAGE. POUR REDUIRE L'INFLUENCE DU BRUIT, UN INDICE DE CONFIANCE DU CONTOUR TENANT COMPTE DE LA REGULARITE DE LA SURFACE LOCALE ET DE CERTAINS CRITERES LIES A LA PERCEPTION VISUELLE A ETE ETABLI. LA METHODE DE SEGMENTATION BASEE SUR UNE COOPERATION CONTOUR-REGION EST EFFECTUEE EN DEUX ETAPES: FERMETURE DE CONTOURS ET CLASSIFICATION DE PARCELLES. TROIS METHODES DE MODELISATION DE TEXTURES ONT ETE MISES AU POINT ET TESTEES LORS DE LA PHASE DE LA CLASSIFICATION. DEUX APPLICATIONS ONT ETE ETUDIEES. LA PREMIERE CONSISTE A IDENTIFIER DES PLANTATIONS FORESTIERES DANS UNE IMAGE SATELLITAIRE. CECI A ETE REALISE PAR NOTRE APPROCHE DE SEGMENTATION. LA DEUXIEME APPLICATION PORTAIT SUR LA CLASSIFICATION DE DIFFERENTES CATEGORIES D'OEUFS DE POISSONS ET SUR L'IDENTIFICATION DE LEURS STADES DE CROISSANCE. POUR CELA, LES STRUCTURES BIOLOGIQUES SIGNIFICATIVES ONT ETE TOUT D'ABORD DETECTEES ; ENSUITE, LES PARAMETRES PERTINENTS ONT ETE EXTRAITS ; ENFIN, LES OEUFS DE POISSONS ONT ETE IDENTIFIES SELON DES CRITERES BIOLOGIQUES. LES METHODES DEVELOPPEES PERMETTENT DONC D'ANALYSER LES IMAGES PROVENANT DE DIFFERENTS TYPES DE SOURCES ET D'AMELIORER CONSIDERABLEMENT LES RESULTATS DE DETECTION DE CONTOURS ET DE SEGMENTATION D'IMAGES