Some improvements to bayesian image segmentation. Part one : Modelling

In this paper we address the segmentation problem in a Bayesian framework. Of the three stages (modelling, estimation , optimisation), we consider modelling and optimisation . We consider modelling by Markov random fields . We demonstrate the limitations of the Potts model currently employed, and propose a new model (the chien model) which allows us to control the boundary length and lines in the segmented images . We also preserve fine structures in the data . Then, we compare the MPM and MAP criteria when used with the algorithms discussed above . Results are presented on synthetic images and SPOT data . The classification problem is tackled in a second part .Nous nous plaçons dans le cadre de la segmentation bayésienne. Parmi les trois étapes (modélisation, estimation, optimisation), nous considérons la modélisation et l'optimisation. La modélisation est appréhendée sous l'angle des champs de Markov. Nous montrons les limites du modèle de Potts couramment employé et proposons un nouveau modèle (le chien-modèle) permettant de contrôler la longueur des contours et des lignes dans l'image segmentée. Nous préservons ainsi les structures fines présentes dans les données. Nous comparons ensuite les critères MPM et MAP conjointement aux algorithmes qui permettent de les optimiser. Les différents résultats sont obtenus sur des images synthétiques et des images SPOT. Le problème de la classification fait l'objet d'une seconde partie

Digital image modeling using Pickard random fields

This paper outlines a modeling technique for digital images which relies on Markov random fields proposed by Pickard for the purpose of representing fuzzy contextual concepts such as "the uniformity of a region" or "the continuity of a contour" . We develop a maximum likelihood estimation technique which is a straightforward generalization of an approach which is used quite extensively in speech recognition circles . Next, we outline two nonsupervised parameter estimation techniques which enable us to infer the model parameters front actual imagery data. We offer a number of practical examples providing evidence that our approach is well suited to handle problems of image restauration and/or segmentation .Dans cet article, nous développons un modèle d'image qui fait appel aux champs aléatoires markoviens de Pickard dans le but de modéliser des notions contextuelles aussi vagues et imprécises que « l'uniformité d'une région » ou « la continuité du bord d'un objet ». Nous décrivons une méthode d'estimation par maximum de vraisemblance a posteriori obtenue par une généralisation simple d'une méthode largement utilisée dans le contexte unidimensionel de la reconnaissance de la parole . Nous développons deux méthodes d'estimation non supervisée des paramètres du modèle et nous montrons au moyen de plusieurs exemples que notre technique permet de traiter avec succès des problèmes de restauration et de segmentation d'images digitales à niveaux de gris .Dans cet article, nous développons un modèle d'image qui fait appel aux champs aléatoires markoviens de Pickard dans le but de modéliser des notions contextuelles aussi vagues et imprécises que « l'uniformité d'une région » ou « la continuité du bord d'un objet ». Nous décrivons une méthode d'estimation par maximum de vraisemblance a posteriori obtenue par une généralisation simple d'une méthode largement utilisée dans le contexte unidimensionel de la reconnaissance de la parole . Nous développons deux méthodes d'estimation non supervisée des paramètres du modèle et nous montrons au moyen de plusieurs exemples que notre technique permet de traiter avec succès des problèmes de restauration et de segmentation d'images digitales à niveaux de gris