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Color image segmentation by unsupervised 2D histogram clustering and Dempster-Shafer region merging
In this paper, a color image segmentation method based on a new approach called bimarginal is proposed.To
overcome the drawbacks of the classical marginal approaches, color components are considered in pairs in order to
have a partial view of their inner correlation. Working with color images, the three possible combinations are
considered as three independant information sources. Each pairwise component combination is firstly analyzed
according to an unsupervised morphologic clustering which looks for the dominant colors of a 2D histogram. This
leads to obtain three segmentation maps combined by intersection after being simplified. The intersection process
itself producing an over-segmentation of the image, a pairwise region merging is done according to a similarity
criterion with the Dempster-Shafer theory up to a termination criterion. To fully automate the segmentation, an energy
function is proposed to quantify the segmentation quality. The latter acts as a performance indicator and is used all
over the segmentation to tune its parameters.Dans cet article nous proposons une méthode de segmentation d'images couleur selon une nouvelle approche
que nous appelons bi-marginale. Afin de pallier les défauts des approches marginales classiques, nous
considérons les composantes couleur deux à deux afin d'avoir une vue partielle de leur corrélation. Travaillant
selon cette vision bi-composante, nous considérons les trois combinaisons possible comme trois sources
d'informations indépendantes. Chaque information bi-composante est tout d'abord analysée selon un schéma
de coalescence morphologique non supervisé qui recherche les couleurs dominantes d'un histogramme
bidimensionnel. Cela permet de construire trois cartes de segmentation distinctes qui sont combinées par
intersection après avoir été simplifiées. L'intersection produisant une sur-segmentation, une fusion des
régions deux à deux est opérée selon un critère de similarité et selon la combinaison de Dempster-Shafer
jusqu'à un critère de terminaison. Afin d'automatiser la méthode de segmentation, une mesure d'énergie est
proposée afin de quantifier la qualité d'une segmentation, celle-ci sert tout au long de la méthode proposée
comme indicateur de performance de la segmentation afin d'en régler les différents paramètres