High-scale edge study for segmentation and contour closing in presence of textured and/or noisy areas

This paper is based on the study of high-scale edges . In non-textured and non-noisy areas a high-scale edge detector gives long , rather isolated and well localized contours, whereas in textured and/or noisy areas it gives numerous, short or long and ramified contours wich are close to one another. To formalize these characteristics, we have defined attributes upon the edges and their neighborhoods . The neighborhoods are defined as the Voronoi diagram built from the edges . The attributes are geometric, topological, or textural . The latter ones consis t in distances between textures on either side of the edge . Algorithms are then presented to remove edges due to noise or texture , and to extend the others . Since they use local attributes, they give promising solutions to the problem of edge detection and contou r closing for images of various types, even those including textured, noisy parts . Another application of these features is the buildin g of maps of texture/noise, which can be used to perform a segmentation method cooperation .Cet article présente une étude de contours haute-échelle. Dans les zones non texturées et non bruitées d'une image, un détecteur haute-échelle donne des contours plutôt longs, isolés et bien localisés, alors que dans les zones texturées et/ou bruitées il fournit de nombreux contours courts ou longs et ramifiés, proches les uns des autres. Pour formuler ces caractéristiques, nous avons défini des attributs sur les contours et leurs voisinages. Les voisinages sont définis par le diagrame de Voronoï construit à partir des contours. Les attributs sont géométriques, topologiques ou relatifs à la texture. Ces derniers consistent en des distances entre textures de part et d'autre des contours. Des algorithmes sont alors présentés pour supprimer les contours dus au bruit ou à la texture et pour prolonger les autres. Puisque les attributs sont locaux, ces solutions sont valables pour la détection et la fermeture de contours sur des types d'images différents, même celles incluant des zones texturées ou buitées. Une autre application de ces attributs concerne l'élaboration de cartes de texture/bruit, qui peuvent servir pour une coopération de méthodes de segmentation

Analyse d'images : Filtrage et segmentation

Ouvrage publié avec l'aide du Ministère des affaires étrangères, direction de la coopération scientifique et technique. AVERTISSEMENT Le livre publié en 1995 chez MASSON (EAN13 : 9782225849237) est épuisé. Cette version pdf est une version élaborée à partie de la version préliminaire transmise à l'éditeur. La mise en page est légèrement différente de celle du livre. Malheureusement quelques figures de l'annexe C ont été perdues.International audienceL'analyse d'image touche à l'heure actuelle de nombreux domaines, avec des objectifs aussi variés que l'aide au diagnostic pour les images médicales, la vision artificielle en robotique ou l'analyse des ressources terrestres à partir des images prises par satellite. Le but du traitement de ces images est à la fois simple dans son concept et difficile dans sa réalisation. Simple en effet, puisqu'il s'agit de reconnaître des objets que notre système visuel perçoit rapidement, du moins pour la majorité d'entre eux. Difficile cependant, car dans la grande quantité d'informations contenues dans l'image, il faut extraire des éléments pertinents pour l'application visée et ceci indépendamment de la qualité de l'image. L'analyse d'image s'est donc dotée d'outils et de méthodes puissants issus de domaines aussi variés que les mathématiques, le traitement du signal, ou l'informatique. Cet ouvrage présente un des aspects les plus importants du traitement des images : la " segmentation ". Il récapitule d'abord les grandeurs observables et calculables sur une image et les algorithmes de manipulation des structures de données associées. Il détaille ensuite les traitements préliminaires, tels le filtrage du bruit et les deux types d'approche de la segmentation, l'extraction des contours et celle des régions. Chacune fait l'objet d'une étude théorique et de nombreux résultats illustrent les performances. Une des originalités de l'ouvrage est l'étude comparative des différentes techniques appliquées sur un même corpus d'images réelles