Le traitement d'images suscite un intérêt croissant à mesure que l'image s'impose comme un support et une source d'informations privilégiés. La qualité de l'interprétation d'une image dépend fortement de celle de la segmentation. Malgré la grande diversité de méthodes, les résultats de segmentation restent moyens et varient beaucoup en fonction de la technique choisie. Une méthode de segmentation générale et automatique est difficile à concevoir étant donnés les différents types de régions pouvant être présentes dans une image. Afin de contribuer à résoudre ce problème, nous proposons un système adaptatif de segmentation d'images.<br /><br />Après un travail de synthèse permettant de répertorier les différentes méthodes de segmentation existantes en fonction du type d'informations pour lesquelles elles sont performantes, un système original de segmentation est proposé. L'originalité de ce système réside dans l'adaptation des traitements au contexte local de l'image avec le minimum de connaissances a priori. Il est constitué de trois modules de traitement. Le premier module permet d'analyser finement l'image à deux niveaux. Le premier niveau identifie d'une part, le contexte global de l'image à traiter (image majoritairement composée de régions uniformes ou texturées) afin d'adapter la suite des traitements et, distingue d'autre part, les zones texturées et uniformes la composant. Le second niveau du module concerne l'analyse locale de l'image à segmenter afin de caractériser chacune des régions détectées par des attributs classiques de textures pertinents (obtenus par analyse statistique) et des attributs que nous avons définis. Ces paramètres complémentaires ont été déterminés à partir d'un modèle de texture basé sur la décomposition de Wold de la fonction d'autocovariance. Ils permettent d'obtenir des informations sur le type de texture (aléatoire ou déterministe) et sur sa granularité (grossière ou fine). Cette analyse plus fine d'une région texturée permet, d'une part, de faciliter le choix de la méthode de segmentation appropriée et, d'autre part, d'adapter la taille du support d'analyse de la région à segmenter. Le deuxième module déclenche la méthode de segmentation adaptée au contexte local de l'image en utilisant une méthode de classification non supervisée que nous avons développée. Enfin, le troisième module permet de fusionner soit les résultats de plusieurs méthodes de segmentation d'une même image, soit les résultats de segmentation de chaque bande dans le cas d'une image multi-composantes. La méthode de fusion développée adopte une approche génétique en combinant les résultats de segmentation pondérés par un critère d'évaluation. Le système a été validé sur différents types d'image (synthétiques et réelles de télédétection).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00194453 |
| Date | 07 December 1999 |
| Creators | Rosenberger, Christophe |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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