Mesure de dissimilarité entre deux segmentations

La coopération de processus de segmentation nécessite une connaissance des performances de chacun d'entre eux dans une situation donnée. D'où l'intérêt de disposer d'un critère de mesure quantitative de la qualité du résultat fourni par un algorithme de segmentation. Dans cet article, on présente une nouvelle mesure de dissimilarité entre deux segmentations. Cette mesure est une extension de la distance de Baddeley entre deux régions. Elle est basée sur le calcul de la distance moyenne entre les pixels mal classés et les frontières des régions les plus proches. On montre que cette mesure de dissimilarité vérifie les propriétés d'une distance, et on compare les résultats obtenus avec ceux donnés par la distance de Vinet qui est basée sur le nombre de pixels mal appariés

Une technique d'integration des résultats en segmentation d'image

Nous présentons dans cet article une technique d'intégration qui a pour but de faire ressortir l'information redondante et de mettre en évidence les informations contradictoires entre plusieurs résultats de segmentation. On construit une segmentation floue qui englobe toute l'information fournie par les segmentations de départ. La segmentation nette dérivée se présente comme un résultat consensus. De plus, un étiquetage relaxé est ensuite appliquée à la segmentation floue produite afin de renforcer les contraintes spatiales entre pixels et réduire certaines erreurs locales