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CHARROUX , BENOIT

ANALYSE D'IMAGES : COOPERATION D'OPERATEURS DE SEGMENTATION GUIDEE PAR L'INTERPRETATION , BENOIT CHARROUX ; SOUS LA DIRECTION DE S. PHILIPP

[S.l.] , [s.n.] -- 1996

Thèse de doctorat Sciences appliquées Paris 11 1996

DANS CETTE THESE, ON PROPOSE UN SYSTEME COMPLET D'ANALYSE D'IMAGES QUI MET EN UVRE UNE COOPERATION D'OPERATEURS DE SEGMENTATION GUIDEE PAR L'INTERPRETATION. DANS LA PREMIERE PARTIE, ON ETUDIE DES TECHNIQUES DE RECONNAISSANCE DES FORMES POUR INTERPRETER LES REGIONS D'UNE IMAGE. ON PRESENTE UN NOUVEL ALGORITHME QUI PERMET DE TRAITER IMPLICITEMENT DES CONNAISSANCES CONTENUES DANS DES EXEMPLES D'APPRENTISSAGE, MAIS AUSSI DE POURSUIVRE L'APPRENTISSAGE EN COURS D'ANALYSE. CEPENDANT, L'INTERPRETATION OBTENUE NE TIENT PAS COMPTE DES RELATIONS TOPOLOGIQUES ENTRE OBJETS DE LA SCENE. ON EMPLOIE ALORS DES TECHNIQUES DE RELAXATION FLOUE POUR PROPAGER DANS L'IMAGE DES CONTRAINTES DE VOISINAGES. UNE MODELISATION DES CONTRAINTES SOUS FORMES DE REGLES EST UTILISEE. LES TECHNIQUES PRESENTEES DANS LA PREMIERE PARTIE SONT MISE EN UVRE DANS UN SYSTEME COMPLET D'ANALYSE D'IMAGES QUI EST DECRIT DANS UNE DEUXIEME PARTIE. ON PROPOSE UN SYSTEME QUI, A PARTIR D'UN ENSEMBLE D'OPERATEURS, PERMET DE TROUVER AUTOMATIQUEMENT LE SEQUENCEMENT DES TRAITEMENTS A EFFECTUER POUR SEGMENTER ET INTERPRETER DES IMAGES COMPLEXES. COMME DANS DE NOMBREUX SYSTEMES ON UTILISE DES STRUCTURES DE GRAPHES POUR DECRIRE LE CONTENU D'UNE IMAGE. ON DEFINIT UNE STRUCTURE, APPELEE ARBRE DE SEGMENTATION, QUI CONTIENT L'ENSEMBLE DES SEGMENTATIONS D'UNE IMAGE OBTENUES PAR COOPERATION D'OPERATEURS. L'ARBRE DE SEGMENTATION EST CONSTRUIT SELON UNE PROCEDURE RECURSIVE QUI PERMET DE LANCER UNE COOPERATION D'OPERATEURS SUR DES ZONES DE L'IMAGE OU L'INTERPRETATION A ECHOUEE. ON REALISE AINSI UNE COOPERATION ENTRE TRAITEMENTS DE BAS-NIVEAU ET DE HAUT-NIVEAU. TOUS LES RESULTATS DE SEGMENTATION SONT ENSUITE COMPARES ET FUSIONNES SELON LA PLACE QU'ILS OCCUPENT DANS L'ARBRE DE SEGMENTATION POUR ABOUTIR A UNE SEGMENTATION UNIQUE DE L'IMAGE. POUR CELA, ON DEFINIT UNE FONCTION DE COMPARAISON ENTRE PLUSIEURS RESULTATS DE SEGMENTATION. CETTE COMPARAISON SE FAIT SANS UTILISER DE SEGMENTATION DE REFERENCE GRACE A UNE COOPERATION ENTRE BAS-NIVEAU ET HAUT-NIVEAU: ON NE COMPARE PAS DIRECTEMENT LES SEGMENTATIONS ENTRES ELLES MAIS ON RETIENT CELLE QUI GLOBALEMENT CONDUIT A LA MEILLEURE INTERPRETATION

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