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Segmentation of multisensor images using evidential combination in a Markovian environment

By BENDJEBBOUR (A.) and PIECZYNSKI (W.)

Abstract

The Dempster-Shafer combination rule turns out to be quite efficient in the segmentation of multisensor images in numerous\ud situations . On the other hand, in a Bayesian framework the Hidden Markov Random Fields have been of interest for some twenty\ud years . The aim of our work is to propose some methods capable of merging both evidential and Markovian field advantages . The\ud interest of the methods proposed and the differences in their behaviour are studied through simulations on synthetic images.L'utilisation de la fusion de Dempster-Shafer en segmentation d'images multisenseur s'avère pertinente dans de nombreuses situations. L'intérêt des modélisations par champs de Markov cachés en segmentation statistique a par ailleurs été mis en évidence par les auteurs depuis une vingtaine d'années. Nous proposons dans cet article diverses démarches permettant l'utilisation de la fusion évidentielle dans le contexte des modèles markoviens cachés. L'intérêt des méthodes proposées ainsi que les différences de leur comportement sont étudiés à partir des simulations effectuées sur des images de synthèses

Topics: Segmentation, Traitement image, Théorie Dempster Shafer, Modèle Markov, Maximum vraisemblance, Estimation paramètre, Champ Markov, Théorie de l'évidence, Bruitage image, Multisenseur
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Year: 1997
OAI identifier: oai:documents.irevues.inist.fr:2042/2016
Provided by: I-Revues
Journal:

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