Segmentation non supervisée d'images non stationnaires avec champs de Markov évidentiels

- Fréquemment utilisés en traitement statistique d'images, les champs de Markov cachés (CMC) sont des outils puissants qui peuvent fournir des résultats remarquables. Cette qualité est principalement due à l'aptitude du modèle de prendre en compte des dépendances spatiales des variables aléatoires, même lorsqu'elles sont en très grand nombre, pouvant dépasser le milion. Dans un tel modèle le champ caché X est supposé markovien et doit être estimé à partir du champ observé Y . Un tel traitement est possible du fait de la markovianité de X conditionnellement Y . Ce modèle a été ensuite généralisé au champs de Markov couples (CMCouple), où l'on suppose directement la markovianité du couple (X,Y), qui offrent les mêmes possibilités de traitements que les CMC et permettent de mieux modéliser le bruit ce qui permet, en particulier, de mieux prendre en compte l'existence des textures. Par la suite, les CMCouples ont été généralisés aux champs de Markov triplet (CMT), où la loi du couple (X,Y) est une loi marginale d'un champ de Markov triplet T = (X,U,Y), avec un champ auxiliaire U . Par ailleurs, la théorie de l'évidence peut permettre une amélioration des résultats obtenus par des traitements bayésiens dans certaines situations. Le but de cet article est d'aborder le problème de la segmentation non supervisée d'images non stationnaires en utilisant les champs de Markov évidentiels (CME), en exploitant, en particulier, un lien existant entre les CME et les CMT