Depuis une quinzaine d’années, l’émergence des données de télédétection à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) et la démocratisation des Systèmes d’Information Géographique (SIG) aident à répondre aux nouveaux besoins croissants d’informations spatialisées. Le développement de nouvelles méthodes de cartographie offre une opportunité pour comprendre et anticiper les mutations des surfaces terrestres aux grandes échelles, jusqu’ici mal connues. En France, l’emploi de bases de données spatialisées sur l’occupation du sol à grande échelle (BD Ocsol GE) est devenu incontournable dans les opérations courantes de planification et de suivi des territoires. Pourtant, l’acquisition de ce type de bases de données spatialisées est encore un besoin difficile à satisfaire car les demandes portent sur des productions cartographiques sur-mesure, adaptées aux problématiques locales des territoires. Face à cette demande croissante, les prestataires réguliers de ce type de données cherchent à optimiser les procédés de fabrication avec des techniques récentes de traitements d’image. Cependant, la Photo-Interprétation Assistée par Ordinateur (PIAO) reste la méthode privilégiée des prestataires. En raison de sa grande souplesse, elle répond toujours au besoin de cartographie aux grandes échelles, malgré son coût important. La substitution de la PIAO par des méthodes de production entièrement automatisées est rarement envisagée. Toutefois, les développements récents en matière de segmentation d’images peuvent contribuer à l’optimisation de la pratique de la photo-interprétation. Cette thèse présente ainsi une série d’outils (ou modules) qui participent à l’élaboration d’une assistance à la digitalisation pour l’exercice de photo-interprétation d’une BD Ocsol GE. L’assistance se traduit par la réalisation d’un prédécoupage du paysage à partir d’une segmentation menée sur une image THRS. L’originalité des outils présentés est leur intégration dans un contexte de production fortement contraint. La construction des modules est conduite à travers trois prestations cartographiques à grande échelle commandités par des entités publiques. L’apport de ces outils d’automatisation est analysé à travers une analyse comparative entre deux procédures de cartographie : l’une basée sur une démarche de photo-interprétation entièrement manuelle et la seconde basée sur une photo-interprétation assistée en amont par une segmentation numérique. Les gains de productivité apportés par la segmentation sont, évalués à l’aide d’indices quantitatifs et qualitatifs, sur des configurations paysagères différentes. À des degrés divers, il apparaît que quelque soit le type de paysage cartographié, les gains liés à la cartographie assistée sont substantiels. Ces gains sont discutés, à la fois, d’un point de vue technique et d’un point de vue thématique dans une perspective commerciale. / Over the last fifteen years, the emergence of remote sensing data at Very High Spatial Resolution (VHRS) and the democratization of Geographic Information Systems (GIS) have helped to meet the new and growing needs for spatial information. The development of new mapping methods offers an opportunity to understand and anticipate land cover change at large scales, still poorly known. In France, spatial databases about land cover and land use at large scale have become an essential part of current planning and monitoring of territories. However, the acquisition of this type of database is still a difficult need to satisfy because the demands concern tailor-made cartographic productions, adapted to the local problems of the territories. Faced with this growing demand, regular service providers of this type of data seek to optimize manufacturing processes with recent image-processing techniques. However, photo interpretation remains the favoured method of providers. Due to its great flexibility, it still meets the need for mapping at large scale, despite its high cost. Using fully automated production methods to substitute for photo interpretation is rarely considered. Nevertheless, recent developments in image segmentation can contribute to the optimization of photo-interpretation practice. This thesis presents a series of tools that participate in the development of digitalization assistance for the photo-interpretation exercise. The assistance results in the realization of a pre-cutting of the landscape from a segmentation carried out on a VHRS image. Tools development is carried out through three large-scale cartographic services, each with different production instructions, and commissioned by public entities. The contribution of these automation tools is analysed through a comparative analysis between two mapping procedures: manual photo interpretation versus digitally assisted segmentation. The productivity gains brought by segmentation are evaluated using quantitative and qualitative indices on different landscape configurations. To varying degrees, it appears that whatever type of landscape is mapped, the gains associated with assisted mapping are substantial. These gains are discussed both technically and thematically from a commercial perspective.

Le terme "usinage à porte fermée", fréquemment employé par les PME de l’aéronautique et de l’automobile, désigne l’automatisation sécurisée du processus d’usinage des pièces mécaniques. Dans le cadre de notre travail, nous nous focalisons sur la vérification du montage d’usinage, avant de lancer la phase d’usinage proprement dite. Nous proposons une solution sans contact, basée sur la vision monoculaire (une caméra), permettant de reconnaitre automatiquement les éléments du montage (brut à usiner, pions de positionnement, tiges de fixation,etc.), de vérifier que leur implantation réelle (réalisée par l’opérateur) est conforme au modèle 3D numérique de montage souhaité (modèle CAO), afin de prévenir tout risque de collision avec l’outil d’usinage. / In High Speed Machining it is of key importance to avoid any collision between the machining tool and the machining setup. If the machining setup has not been assembled correctly by the operator and is not conform to the 3D CAD model sent to the machining unit, such collisions can occur. We have developed a vision system, that utilizes a single camera, to automatically check the conformity of the actual machining setup within the desired 3D CAD model, before launching the machining operation. First, we propose a configuration of the camera within the machining setup to ensure a best acquisition of the scene. In the aim to segmente the image in regions of interest, e.g. regions of the clamping elements and piece, based-on 3D CAD model, we realise a matching between graphes, theorical and real graphe computed from theorical image of 3D-CAD model and real image given by real camera. The graphs are constructed from a simple feature, such as circles and lines, that are manely present in the machining setup. In the aim to define the regions of interest (ROI) in real image within ROI given by 3D CAD model, we project a 3D CAD model in the real image, e.g. augmented reality. To automatically check the accordance between every region defined, we propose to compute three parametres, such as skeleton to represente the form, edges to represent a geometry and Area to represent dimension. We compute a score of accordance between three parameters that will be analyzed in fuzzy system to get a decision of conformity of the clamping element within it definition given in the CAD model. Some cases of machining setup configurations require 3D information to test the trajectory of the machine tool. To get out this situation, we have proposed a new depth from defocus based-method to compute a depth map of the scene. Finally, we present the result of our solution and we show the feasibility and robustness of the proposed solution in differents case of machining setup.

Dans le contexte de la recherche d'information par le contenu visuel, lorsque l'utilisateur formule une requête visuelle, sa cible de recherche est rarement représentée par une image entière comme le suppose le paradigme classique de recherche par une image exemple. L'image ne doit pas être traitée comme une unité atomique, car elle est généralement constituée d'un ensemble composite de zones visuelles exprimant une certaine sémantique.<br /><br /> Un système de recherche d'information visuelle doit permettre à l'utilisateur de désigner d'une manière explicite la cible visuelle qu'il recherche se rapportant aux différentes composantes de l'image. Notre objectif au cours de ce travail a été de réfléchir à comment définir des clés de recherche visuelle permettant à l'utilisateur d'exprimer cette cible visuelle, de concevoir et d'implémenter efficacement les méthodes correspondantes.<br /><br /> Les contributions originales de cette thèse portent sur de nouvelles approches permettant de retrouver des images à partir de leurs différentes composantes visuelles selon deux paradigmes de recherche distincts.<br /><br /> Le premier paradigme est celui de la recherche par région exemple. Il consiste à retrouver les images comportant une partie d'image similaire à une partie visuelle requête. Pour ce paradigme, nous avons mis au point une approche de segmentation grossière en régions et de description fine de ces régions ensuite. Les régions grossières des images de la base, extraites par notre nouvel algorithme de segmentation non supervisée, représentent les composantes visuellement saillantes de chaque image. Cette décomposition permet à l'utilisateur de désigner séparément une région d'intérêt pour sa requête. La recherche de régions similaires dans les images de la base repose sur un nouveau descripteur de régions (ADCS). Il offre une caractérisation fine, compacte et adaptative de l'apparence photométrique des régions, afin de tenir compte de la spécificité d'une base de descripteurs de régions. Dans cette nouvelle approche, la segmentation est rapide et les régions extraites sont intuitives pour l'utilisateur. La finesse de description des régions améliore la similarité des régions retournées par rapport aux descripteurs existants, compte tenu de la fidélité accrue au contenu des régions.<br /><br /> Notre seconde contribution porte sur l'élaboration d'un nouveau paradigme de recherche d'images par composition logique de catégories de régions. Ce paradigme présente l'avantage d'apporter une solution au problème de la page zéro. Il permet d'atteindre les images, quand elles existent dans la base, qui se rapprochent de la représentation mentale de la cible visuelle de l'utilisateur. Ainsi aucune image ou région exemple n'est nécessaire au moment de la formulation de la requête. Ce paradigme repose sur la génération non-supervisée d'un thésaurus photométrique constitué par le résumé visuel des régions de la base. Pour formuler sa requête, l'utilisateur accède directement à ce résumé en disposant d'opérateurs de composition logique de ces différentes parties visuelles. Il est à noter qu'un item visuel dans ce résumé est un représentant d'une classe photométrique de régions. Les requêtes logiques sur le contenu des images s'apparentent à celles en recherche de texte. L'originalité de ce paradigme ouvre des perspectives riches pour de futurs travaux en recherche d'information visuelle.

Le problème abordé ici concerne l'indexation de données multimédia par la recherche d'extraits pertinents. Nos travaux se focalisent sur l'analyse de séquences vidéo afin d'y détecter des événements prédéfinis. La recherche de ces événements étant contextuelle, nous proposons une architecture et des outils génériques et rapides pour la mise en oeuvre de systèmes d'indexation spécifiques. Nous insistons notamment sur les problèmes suivants : la segmentation temporelle des données, la séparation du fond et des objets, la structuration du fond, le suivi des objets (rigides ou non, avec ou sans apprentissage) et l'analyse des données audio. Afin de résoudre ces différents problèmes, les outils génériques que nous proposons sont basés sur des analyses semi-locales, des approches multirésolution, des modèles de Markov cachées et la méthode des contours actifs. L'architecture et les outils introduits ici ont été validés au travers de plusieurs applications.

Les métaheuristiques sont une famille d'algorithmes stochastiques destinés à résoudre des problèmes d 'optimisation difficile . Utilisées dans de nombreux domaines, ces méthodes présentent l'avantage d'être généralement efficaces, sans pour autant que l'utilisateur ait à modifier la structure de base de l'algorithme qu'il utilise. Parmi celles-ci, l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) est une nouvelle classe d'algorithmes proposée pour résoudre les problèmes à variables continues. Les algorithmes d'OEP s'inspirent du comportement social des animaux évoluant en essaim, tels que les oiseaux migrateurs ou les poissons. Les particules d'un même essaim communiquent de manière directe entre elles tout au long de la recherche pour construire une solution au problème posé, en s'appuyant sur leur expérience collective. Reconnues depuis de nombreuses années pour leur efficacité, les métaheuristiques présentent des défauts qui rebutent encore certains utilisateurs. Le réglage des paramètres des algorithmes est un de ceux-ci. Il est important, pour chaque problème posé, de trouver le jeu de paramètres qui conduise à des performances optimales de l'algorithme. Cependant, cette tâche est fastidieuse et coûteuse en temps, surtout pour les utilisateurs novices. Pour s'affranchir de ce type de réglage, des recherches ont été menées pour proposer des algorithmes dits adaptatifs . Avec ces algorithmes, les valeurs des paramètres ne sont plus figées, mais sont modifiées, en fonction des résultats collectés durant le processus de recherche. Dans cette optique-là, Maurice Clerc a proposé TRIBES, qui est un algorithme d'OEP mono-objectif sans aucun paramètre de contrôle. Cet algorithme fonctionne comme une boîte noire , pour laquelle l'utilisateur n'a qu'à définir le problème à traiter et le critère d'arrêt de l'algorithme. Nous proposons dans cette thèse une étude comportementale de TRIBES, qui permet d'en dégager les principales qualités et les principaux défauts. Afin de corriger certains de ces défauts, deux modules ont été ajoutés à TRIBES. Une phase d'initialisation régulière est insérée, afin d'assurer, dès le départ de l'algorithme, une bonne couverture de l'espace de recherche par les particules. Une nouvelle stratégie de déplacement, basée sur une hybridation avec un algorithme à estimation de distribution, est aussi définie, afin de maintenir la diversité au sein de l'essaim, tout au long du traitement. Le besoin croissant de méthodes de résolution de problèmes multiobjectifs a conduit les concepteurs à adapter leurs méthodes pour résoudre ce type de problème. La complexité de cette opération provient du fait que les objectifs à optimiser sont souvent contradictoires. Nous avons élaboré une version multiobjectif de TRIBES, dénommée MO-TRIBES. Nos algorithmes ont été enfin appliqués à la résolution de problèmes de seuillage d'images médicales et au problème de dimensionnement de composants de circuits analogiques

Le terme "usinage à porte fermée", fréquemment employé par les PME de l'aéronautique et de l'automobile, désigne l'automatisation sécurisée du processus d'usinage des pièces mécaniques. Dans le cadre de notre travail, nous nous focalisons sur la vérification du montage d'usinage, avant de lancer la phase d'usinage proprement dite. Nous proposons une solution sans contact, basée sur la vision monoculaire (une caméra), permettant de reconnaitre automatiquement les éléments du montage (brut à usiner, pions de positionnement, tiges de fixation,etc.), de vérifier que leur implantation réelle (réalisée par l'opérateur) est conforme au modèle 3D numérique de montage souhaité (modèle CAO), afin de prévenir tout risque de collision avec l'outil d'usinage.

La segmentation d’images médicales est depuis longtemps un sujet de recherche actif. Cette thèse traite des méthodes de segmentation basées modèles, qui sont un bon compromis entre généricité et capacité d’utilisation d’informations a priori sur l’organe cible. Notre but est de construire un algorithme de segmentation pouvant tirer profit d’une grande variété d’informations extérieures telles que des bases de données annotées (via l’apprentissage statistique), d’autres images du même patient (via la co-segmentation) et des interactions de l’utilisateur. Ce travail est basé sur la déformation de modèle implicite, une méthode variationnelle reposant sur une représentation implicite des formes. Après avoir amélioré sa formulation mathématique, nous montrons son potentiel sur des problèmes cliniques difficiles. Nous introduisons ensuite différentes généralisations, indépendantes mais complémentaires, visant à enrichir le modèle de forme et d’apparence utilisé. La diversité des applications cliniques traitées prouve la généricité et l’efficacité de nos contributions. / Within the wide field of medical imaging research, image segmentation is one of the earliest but still open topics. This thesis focuses on model-based segmentation methods, which achieve a good trade-off between genericity and ability to carry prior information on the target organ. Our goal is to build an efficient segmentation framework that is able to leverage all kinds of external information, i.e. annotated databases via statistical learning, other images from the patient via co-segmentation and user input via live interactions. This work is based on the implicit template deformation framework, a variational method relying on an implicit representation of shapes. After improving the mathematical formulation of this approach, we show its potential on challenging clinical problems. Then, we introduce different generalizations, all independent but complementary, aimed at enriching both the shape and appearance model exploited. The diversity of the clinical applications addressed shows the genericity and the effectiveness of our contributions.

Les métaheuristiques sont une famille d'algorithmes stochastiques destinés à résoudre des problèmes d 'optimisation difficile . Utilisées dans de nombreux domaines, ces méthodes présentent l'avantage d'être généralement efficaces, sans pour autant que l'utilisateur ait à modifier la structure de base de l'algorithme qu'il utilise. Parmi celles-ci, l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) est une nouvelle classe d'algorithmes proposée pour résoudre les problèmes à variables continues. Les algorithmes d'OEP s'inspirent du comportement social des animaux évoluant en essaim, tels que les oiseaux migrateurs ou les poissons. Les particules d'un même essaim communiquent de manière directe entre elles tout au long de la recherche pour construire une solution au problème posé, en s'appuyant sur leur expérience collective. Reconnues depuis de nombreuses années pour leur efficacité, les métaheuristiques présentent des défauts qui rebutent encore certains utilisateurs. Le réglage des paramètres des algorithmes est un de ceux-ci. Il est important, pour chaque probléme posé, de trouver le jeu de paramètres qui conduise à des performances optimales de l'algorithme. Cependant, cette tâche est fastidieuse et coûteuse en temps, surtout pour les utilisateurs novices. Pour s'affranchir de ce type de réglage, des recherches ont été menées pour proposer des algorithmes dits adaptatifs . Avec ces algorithmes, les valeurs des paramètres ne sont plus figées, mais sont modifiées, en fonction des résultats collectés durant le processus de recherche. Dans cette optique-là, Maurice Clerc a proposé TRIBES, qui est un algorithme d'OEP mono-objectif sans aucun paramètre de contrôle. Cet algorithme fonctionne comme une boite noire , pour laquelle l'utilisateur n'a qu'à définir le problème à traiter et le critàre d'arrêt de l'algorithme. Nous proposons dans cette thèse une étude comportementale de TRIBES, qui permet d'en dégager les principales qualités et les principaux défauts. Afin de corriger certains de ces défauts, deux modules ont été ajoutés à TRIBES. Une phase d'initialisation régulière est insérée, afin d'assurer, dès le départ de l'algorithme, une bonne couverture de l'espace de recherche par les particules. Une nouvelle stratégie de déplacement, basée sur une hybridation avec un algorithme à estimation de distribution, est aussi définie, afin de maintenir la diversité au sein de l'essaim, tout au long du traitement. Le besoin croissant de méthodes de résolution de problèmes multiobjectifs a conduit les concepteurs à adapter leurs méthodes pour résoudre ce type de problème. La complexité de cette opération provient du fait que les objectifs à optimiser sont souvent contradictoires. Nous avons élaboré une version multiobjectif de TRIBES, dénommée MO-TRIBES. Nos algorithmes ont été enfin appliqués à la résolution de problèmes de seuillage d'images médicales et au problème de dimensionnement de composants de circuits analogiques / Metaheuristics are a new family of stochastic algorithms which aim at solving difficult optimization problems. Used to solve various applicative problems, these methods have the advantage to be generally efficient on a large amount of problems. Among the metaheuristics, Particle Swarm Optimization (PSO) is a new class of algorithms proposed to solve continuous optimization problems. PSO algorithms are inspired from the social behavior of animals living in swarm, such as bird flocks or fish schools. The particles of the swarm use a direct way of communication in order to build a solution to the considered problem, based on their collective experience. Known for their e ciency, metaheuristics show the drawback of comprising too many parameters to be tuned. Such a drawback may rebu some users. Indeed, according to the values given to the parameters of the algorithm, its performance uctuates. So, it is important, for each problem, to nd the parameter set which gives the best performance of the algorithm. However, such a problem is complex and time consuming, especially for novice users. To avoid the user to tune the parameters, numerous researches have been done to propose adaptive algorithms. For such algorithms, the values of the parameters are changed according to the results previously found during the optimization process. TRIBES is an adaptive mono-objective parameter-free PSO algorithm, which was proposed by Maurice Clerc. TRIBES acts as a black box , for which the user has only the problem and the stopping criterion to de ne. The rst objective of this PhD is to make a global study of the behavior of TRIBES under several conditions, in order to determine the strengths and drawbacks of this adaptive algorithm. In order to improve TRIBES, two new strategies are added. First, a regular initialization process is defined in order to insure an exploration as wide as possible of the search space, since the beginning of the optimization process. A new strategy of displacement, based on an hybridation with an estimation of distribution algorithm, is also introduced to maintain the diversity in the swarm all along the process. The increasing need for multiobjective methods leads the researchers to adapt their methods to the multiobjective case. The di culty of such an operation is that, in most cases, the objectives are con icting. We designed MO-TRIBES, which is a multiobjective version of TRIBES. Finally, our algorithms are applied to thresholding segmentation of medical images and to the design of electronic components

L'essor technologique, induit une production d'énormes masses de données électroniques et oblige à une adaptation des traitements du flux d'information correspondant. D'où un besoin d'outils d'aide à l'interprétation permettant des prises de décision dans les délais raisonnables. En matière d'imagerie numérique, les champs d'application sont vastes allant de l'utilisation domestique (appareil photo numérique, webcam ou simplement téléphone portable) jusqu'aux applications de type télédétection. L'évolution croissante du volume des données s'accompagne de contraintes, qu'il s'agisse du dépouillement des images de télédétection et c'est là que se situe un premier axe de nos travaux, ou du tri de photos, ou de la recherche d'une photo spécifique, prise à une certaine occasion en un lieu donné et c'est là le second axe de nos travaux. S'agissant de la télédétection, la multitude de satellites d'observation nous fournit une grande variété d'images. Celles-ci nous apportent des informations à la fois redondantes et complémentaires. Aussi s'avère-t-il judicieux de les combiner dans un processus de fusion pour en tirer des renseignements plus consistants et plus intelligibles. Traditionnellement, l'indexation et la recherche d'une photo se fait à l'aide d'une annotation par mots-clés. Compte-tenu des limitations de cette procédure, l'enjeu, aujourd'hui, est la détermination de descripteurs efficaces basés sur le contenu des images pour leur indexation. Toutes ces considérations visent à proposer des solutions alliant différents descripteurs dans un processus de fusion pouvant fournir un index hybride prenant en compte l'aspect sémantique du contenu de l'image. C'est dans ce contexte d'analyse d'images pour leur interprétation que se situent nos travaux de recherche dont le présent mémoire fait l'objet. Il s'articule en trois parties. Dans la première partie, nous présentons un résumé des activités tant du point de vue de l'enseignement que de la recherche : un aperçu de nos travaux de recherche retrace les études réalisées pour des applications de fusion en télédétection et pour la description des formes. La deuxième partie reprend plus en détails l'une de nos études sur le thème de l'analyse multi-échelle de contours d'objets planaires pour des applications de description et de reconnaissance de formes. On y présente ainsi la méthode MSGPR basée sur la carte des points d'intersection, méthode que nous proposons pour l'extraction d'un descripteur pour l'indexation des objets planaires. Pour finir, la dernière partie présente quelques articles représentatifs de nos activités de recherche : analyse de textures, recalage d'images, fusion d'image, analyse espace-échelle, reconnaissance de formes.

La segmentation est une tâche cruciale en analyse d’images. L’évolution des capteurs d’acquisition induit de nouvelles images de résolution élevée, contenant des objets hétérogènes. Il est aussi devenu courant d’obtenir des images d’une même scène à partir de plusieurs sources. Ceci rend difficile l’utilisation des méthodes de segmentation classiques. Les approches de segmentation hiérarchiques fournissent des solutions potentielles à ce problème. Ainsi, l’Arbre Binaire de Partitions (BPT) est une structure de données représentant le contenu d’une image à différentes échelles. Sa construction est généralement mono-critère (i.e. une image, une métrique) et fusionne progressivement des régions connexes similaires. Cependant, la métrique doit être définie a priori par l’utilisateur, et la gestion de plusieurs images se fait en regroupant de multiples informations issues de plusieurs bandes spectrales dans une seule métrique. Notre première contribution est une approche pour la construction multicritère d’un BPT. Elle établit un consensus entre plusieurs métriques, permettant d’obtenir un espace de segmentation hiérarchique unifiée. Par ailleurs, peu de travaux se sont intéressés à l’évaluation de ces structures hiérarchiques. Notre seconde contribution est une approche évaluant la qualité des BPTs en se basant sur l’analyse intrinsèque et extrinsèque, suivant des exemples issus de vérités-terrains. Nous discutons de l’utilité de cette approche pour l’évaluation d’un BPT donné mais aussi de la détermination de la combinaison de paramètres adéquats pour une application précise. Des expérimentations sur des images satellitaires mettent en évidence la pertinence de ces approches en segmentation d’images. / Segmentation is a crucial task in image analysis. Novel acquisition devices bring new images with higher resolutions, containing more heterogeneous objects. It becomes also easier to get many images of an area from different sources. This phenomenon is encountered in many domains (e.g. remote sensing, medical imaging) making difficult the use of classical image segmentation methods. Hierarchical segmentation approaches provide solutions to such issues. Particularly, the Binary Partition Tree (BPT) is a hierarchical data-structure modeling an image content at different scales. It is built in a mono-feature way (i.e. one image, one metric) by merging progressively similar connected regions. However, the metric has to be carefully thought by the user and the handling of several images is generally dealt with by gathering multiple information provided by various spectral bands into a single metric. Our first contribution is a generalized framework for the BPT construction in a multi-feature way. It relies on a strategy setting up a consensus between many metrics, allowing us to obtain a unified hierarchical segmentation space. Surprisingly, few works were devoted to the evaluation of hierarchical structures. Our second contribution is a framework for evaluating the quality of BPTs relying both on intrinsic and extrinsic quality analysis based on ground-truth examples. We also discuss about the use of this evaluation framework both for evaluating the quality of a given BPT and for determining which BPT should be built for a given application. Experiments using satellite images emphasize the relevance of the proposed frameworks in the context of image segmentation.