On the choice of statistical image segmentation method

In this paper we deal with the statistical grey-level segmentation, without any reference to texture . These methods can be divided in two families : local methods and global ones . Local methods classify each pixel, using tools of Bayesian classification, from th e information contained in its neighbourhood of a small size . Global methods are based on hidden Markov models and allow on e to apply Bayesian techniques taking into account the entire information available . Adding a previous model parameter estimatio n step, which is a mixture estimation, all these methods can be rendered automated, or unsupervised . On the one hand, results obtained with unsupervised methods differ little from results obtained with true parameter based methods . On the other hand, for a given segmentation method, the choice of the parameter estimation method has little influence on the final result . However, the general behaviour of local and global methods are different . Although global methods can give excellent results when data are well suited to the underlying model, in other situations local methods can ensure clearly better performance . The aim of the present work is to propose a method for choosing between local and global methods . The choice we propose is automated, i .e . , independent from any human intervention and only depending on the image to be segmented . We deduce the choice from two factors : class image homogeneity and spatial correlation of the noise . The good behaviour of our algorithm is validated wit h simulations and real-world image segmentation results .Nous traitons dans cet article du problème de la segmentation d'images à partir de niveaux de gris et sans prise en compte de la notion de texture. Les méthodes statistiques de telle segmentation peuvent être divisées en deux familles : méthodes locales, où l'on classe chaque pixel à partir de l'information contenue dans son voisinage de petite taille, et méthodes globales, qui font appel aux modélisations markoviennes et permettent d'effectuer des classifications bayésiennes en tenant compte de toute l'information disponible. Toutes les méthodes peuvent être rendues automatiques, ou non supervisées, en leur adjoignant une méthode d'estimation de mélanges. Des études antérieures ont montré que le choix de la méthode d'estimation a, dans le cas gaussien, peu d'influence sur le résultat final. Cependant, les comportements généraux des méthodes locales et globales sont très différents et aucune famille n'est supérieure à l'autre dans toutes les situations. Nous proposons dans cet article un algorithme de choix automatique, à savoir fonctionnant sans intervention humaine et à partir de la seule image à segmenter, entre les méthodes locales et les méthodes globales. Le choix de l'algorithme est fait à partir de l'homogénéité de l'image des classes et de la corrélation spatiale du bruit. La pertinence des choix est montrée via simulations segmentations des images réelles

About Quartz Crystal Resonator Noise: Recent Study

The first step, before investigating physical origins of noise in resonators, is to investigate correlations between external measurement parameters and the resonator noise. Tests and measurements are mainly performed on an advanced phase noise measurement system, recently set up. The resonator noise is examined as a function of the sensitivity to the drive level, the temperature operating point and the tuning capacitor.Comment: 20th International Conference on Noise and Fluctuations, Pisa : Italie (2009

Seuillage d'images basé sur l'opérateur de Teager-Kaiser

Le seuillage de l'histogramme d'une image est une procédure classique de segmentation. Dans ce travail, on s'intéresse au problème du seuillage d'images en deux niveaux, pour extraire une information binaire pertinente. On propose une nouvelle méthode de seuillage qui inclut l'information contextuelle du pixel, en utilisant les contours pour estimer le seuil. Plus exactement, au lieu d'utiliser un détecteur de contours classique, on utilise l'Opérateur d'Énergie de Teager-Kaiser (OETK) pour mesurer l'activité en énergie du pixel. En effet, cet opérateur reflète mieux l'activité en énergie du pixel qu'un détecteur de contours classique (Laplacien,...). Les résultats obtenus sur des images synthétiques et réelles montrent l'intérêt de l'attribut du contexte. La comparaison avec les méthodes d'Otsu et de Kitler montrent l'apport de l'OETK à l'estimation du seuil

Between-day reliability of electromechanical delay of selected neck muscles during performance of maximal isometric efforts

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The purpose of this study was to assess the between-day reliability of the electromechanical delay (EMD) of selected neck muscles during the performance of maximal isometric contractions in five different directions.</p> <p>Methods</p> <p>Twenty-one physically active males participated in two testing sessions separated by seven to eight days. Using a custom-made fixed frame dynamometer, cervical force and surface electromyography (EMG) were recorded bilaterally from the splenius capitis, upper trapezius and sternocleidomastoid muscles during the performance of efforts in extension, flexion, left and right lateral bending, and protraction. The EMD was extracted using the Teager-Kaiser Energy Operator. Reliability indices calculated for each muscle in each testing direction were: the difference in scores between the two testing sessions and corresponding 95% confidence intervals, the standard error of measurement (SEM) and intra-class correlation coefficients (ICC).</p> <p>Results</p> <p>EMD values showed no evidence of systematic difference between the two testing sessions across all muscles and testing directions. The SEM for extension, flexion and lateral bending efforts ranged between 2.5 ms to 4.8 ms, indicating a good level of measurement precision. For protraction, SEM values were higher and considered to be imprecise for research and clinical purposes. ICC values for all muscles across all testing directions ranged from 0.23 to 0.79.</p> <p>Conclusion</p> <p>EMD of selected neck muscles can be measured with sufficient precision for the assessment of neck muscle function in an athletic population in the majority of directions tested.</p

Choix automatique de la meilleure méthode de segmentation statistique non supervisée d'images

Nous avons effectués des tests de comparaison d'algorithmes de segmentation statistiques d'images, en vue de concevoir une méthode de choix automatique d'algorithme en fonction des images traitées. Nous utilisons les algorithmes les plus efficaces et les plus représentatifs des méthodes de traitement statistiques non supervisées d'images. Nos conclusions sont basées sur un ensemble d'images tests bruitées artificiellement. Le critère de comparaison des algorithmes est le taux d'erreur à la reconstruction entre les images "vérité-terrain" et l'image segmentée. Nous nous donnons également un ensemble de paramètres statistiques qui permettent de qualifier les images : facteur de corrélation du bruit, forme du bruit (à moyennes ou à variances discriminantes), homogénéité de l'image non bruitée (regroupement des classes de pixels). Ces facteurs définissent les zones frontières qui déterminent l'emploi de tel ou tel algorithme, ce qui permet le choix automatique de la méthode la mieux adaptée

Multi-dimensional higher order differential operators derived from the Teager-Kaiser energy tracking function

International audienc

Fuzzy Markov random fields versus chains for multispectral image segmentation

International audienc

Réalisation d'un amplificateur de distribution pour les mesures de stabilité court terme de fréquence.

La détermination précise de la courbe de variance d'Allan pour des temps d'intégrations entre 0,1 et 100 s demeure, avec la mesure de densité spectrale de bruit de phase (domaine spectral), un des paramètres clefs dont les laboratoires ont besoin pour connaître les performances de leurs sources étalons. Tant pour les mesures de bruit de phase que pour celles de stabilité court terme, il est nécessaire de disposer des meilleures références. Toutefois, il importe de réaliser des amplificateurs de distributions à 5 et 10 MHz dont le bruit propre est le plus faible possible afin de ne pas masquer les performances des références disponibles