A comparative study of unsupervised regions segmentation strategies by Markov random fields

This article deals with the important problem of unsupervised segmentation of luminance images based on a markovian relaxation . As these relaxations need important computation times, we have developed a new approach which considerably decreases thes e times, without modify quality of segmentation results . This approach is based on a split and merge technique . The splitting step allows to decrease, in a important way, the number of entities present in the merging step and, thereafter, computation times . The method introduced for the splitting step is original ; it is based on extraction of second order statistics from cooccurrence matrices . The study shows advantages of these statistics, and compares them to those of one order extracted from grey level s histograms . The second point developed in this report concerns the merging step . It is accomplished by a markovian relaxation achieved o n irregular adjacency graph of regions coming from the splitting step . Many original contributions are presented to estimate th e hyper – parameters of the system .Cet article aborde le problème de la segmentation non supervisée par champs de Markov d'images de luminance. L'approche développée est de type division-fusion. L'étape de division, qui est une sursegmentation rapide, permet de diminuer de manière importante le nombre de données présentes dans le processus de fusion et, par la suite, les temps de calcul. La méthode introduite pour la division est basée sur l'extraction de statistiques d'ordre deux à partir des matrices de cooccurrence. L'étude menée montre l'avantage de ces statistiques par rapport à celles, d'ordre un, extraites des histogrammes de niveaux de gris. Le second point abordé dans cet article concerne la fusion. Elle est réalisée grâce à une modélisation par champs de Markov, à partir du graphe d'adjacence irrégulier de régions issues de la division. Des contributions sont amenées afin d'estimer les hyper-paramètres du système et le nombre d'étiquettes. Plusieurs résultats de segmentation sur différents types d'images réelles sont présentés afin de valider la méthode. Une étude comparative sur les différentes stratégies d'utilisation de relaxation par champs de Markov est alors menée, de manière rigoureuse, sur des images de synthèse. Cette comparaison est effectuée aussi bien du point de vue qualité des résultats que du point de vue coût algorithmique. Elle permet de montrer les avantages de la méthode proposée : diminuer considérablement les temps de calcul mis pour obtenir les segmentations, tout en n'altérant pas la qualité des résultats de celles-ci

Segmentation of echocardiographic images with Markov random fields

International audienceThe aim of this work is to track specific anatomical structures in temporal sequences of echocardiographic images. This paper presents a new spatio-temporal model and describes the relevant spatial and temporal properties that must be taken into consideration to obtain the best possible results. It is expressed within a Markov random field framework and results are presented with different formulations of the temporal properties

Segmentation of echocardiographic images with Markov random fields

Programme 4 - Robotique, image et vision. Projet MASDAAvailable at INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : 14802 E, issue : a.1994 n.2424 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueSIGLEFRFranc

Segmentation of echocardiographic images with Markov random fields

: The aim of this work is to track specific anatomical structures in temporal sequences of echocardiographic images. Ultrasound images are available in two broad data types: raw or video data. Different stochastic processes using different kind of information are compared on the basis of these two data types. We explain the selection of a particular model w.r.t. the type of data, and describe the relevant properties that must be taken into account to obtain the best possible results. The models are expressed within a Markov random field framework and we also discuss parameter estimation and energy minimization for the different models. Key-words: Segmentation, Markov Random Field, Stochastic Process, Medical Image, Ultrasound. (R'esum'e : tsvp) Unite de recherche INRIA Rocquencourt Domaine de Voluceau, Rocquencourt, BP 105, 78153 LE CHESNAY Cedex (France) Telephone : (33 1) 39 63 55 11 -- Telecopie : (33 1) 39 63 53 Segmentation d'images 'echocardiographiques par champs de Markov R..