Segmentation

Publié par : Ingenieur

La segmentation est un processus qui consiste à  découper une image en régions connexes présentant une homogénéité selon un certain critère, comme par exemple la couleur.


Consulter un extrait ci-dessous

La troisième catégorie s'intéresse aux contours des objets dans l'image. La plupart de ces algorithmes sont locaux, c'est à dire fonctionnent au niveau du pixel. Des filtres détecteurs de contours sont appliqués à l'image. Le résultat est en général difficile à exploiter sauf pour des images très contrastées. Les contours extraits sont la plupart du temps morcelés et peu précis et il faut utiliser des techniques de reconstruction de contours par interpolation ou connaître a priori la forme de l'objet recherché. Formellement, ce type d'algorithme est proche des techniques d'accroissement de région fonctionnant au niveau du pixel. Ces techniques purement locales sont en général trop limitées pour traiter des images bruitées et complexes.


Les méthodes d'accroissement de région sont les méthodes de segmentation les plus simples. Le principe est basé sur une approche bottom-up : l'algorithme part de petits éléments de l'image qu'il va tenter de regrouper en éléments plus importants. Nous présentons ici la version de base de l'algorithme d'accroissement de région qui fonctionne en agrégeant des pixels.


Supposons une région de couleur homogène R. Initialement, R = 1 pixel. On va étendre la région R en incluant les pixels situés sur la frontière et dont la couleur est proche de celle de R (la variation de couleur est inférieure à un seuil ?, caractéristique de ce type d'algorithmes). En répétant cette procédure jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de pixels de couleur assez proche sur la frontière, on obtient une région de couleur homogène maximale autour du pixel de départ. La région initiale "gonfle" en absorbant des pixels de la frontière, jusqu'à stabilité par rapport à la propriété d'homogénéité.


Pour illustrer le premier problème, considérons trois pixels adjacents a, b et c dont les intensités respectives sont 8,10 et 11 (par exemple, l'intensité en niveaux de gris). Le seuil est 2. La région initiale est constituée du pixel b. Deux schémas de regroupement pour les points frontière a et c sont possibles (fig 1)


Cet algorithme fait partie de la classe d'algorithmes de segmentation dit "locaux". L'opération élémentaire consiste à manipuler des pixels adjacents et l'algorithme n'a aucune vision globale du résultat qu'il obtient. Par exemple, il est incapable de détecter que la région qu'il vient de construire est inhomogène3, ce qui est souvent le cas.


Nous présentons ici une méthode classique pour implémenter cet algorithme. On associe à chaque pixel de l'image un index qui est un nombre entier. Le but de l'algorithme va être de donner à chaque pixel une valeur d'index qui corresponde à un numéro de région. Pour connaître ensuite l'étendu de la région n, il suffira d'extraire tous les pixels dont l'index vaut n.


L'index de chaque pixel est initialement fixé à -1, valeur indiquant que l'index n'a pas encore été attribué. On parcourt l'image de haut en bas et de gauche à droite. Plaçons nous en cours d'exécution : pour chaque pixel c examiné, on considère les pixels adjacents c1, c2, c3 qui ont déjà été examinés



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Date :

28/12/2010


Langue :

Français


Pages :

42


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5637


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Résumé

Auteur : Jean Christophe Baillie


Tags : Ecole d'ingénieurs, cours, Physique
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