Nous proposons une nouvelle formulation de minimisation de fonctions d’énergies pour la traitement de la vision sur toute la segmentation d'image. Le problème est modélisé comme étant un jeu stratégique non coopératif, et le processus d'optimisation est interprété comme étant la recherche de l'équilibre de nash. Ce problème reste un problème combinatoire sous cette forme d'où nous avons opté à le résoudre en utilisant un algorithme de Séparation-Évaluation. Pour illustrer la performance de la nouvelle approche, nous l'avons appliqué sur des fonctions de régularisation convexe ainsi que non convexe / We propose a new formulation of the energy minimisation paradigm for image segmentation. The segmentation problem is modeled as a non-cooperative strategic game, and the optimization process is interpreted as the search of a Nash equilibrium. The problem is expressed as a combinatorial problem, for which an efficient Branch and Bound algorithm is proposed to solve the problem exactly. To illustrate the performance of the proposed framework, it is applied on convex regularization model, as well as a non-convex regularized segmentation models
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018PESC1121 |
| Date | 14 December 2018 |
| Creators | Kouzana, Amira |
| Contributors | Paris Est, Université de Tunis El Manar, Nakib, Amir |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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