This paper introduces a new method of segmentation using automatic
thresholding adapted to the NDT ultrasonic images . This study is based
on image analysis through co-occurrence matrixes . It shows an optimization
of the r and 0 parameters of the co-occurrence matrix enabling to
define more acurately the border between noise and defect echoes . The
segmentation is obtained by automatically taking into account a threshold
derived from a determination curve calculated front the co-occurrence
matrix . This curve, called Average Product of Variances Measure, is an analysis of the distribution of the matrix coefficients . The results show
behaviors of the co-occurrence matrixes and of the threshold selection
curves that justify perfectly the analysis performed on the characteristics
of the image .Cet article présente une nouvelle méthode de segmentation par seuillage automatique, adaptée aux images obtenues en contrôle non destructif par ultrasons. Cette étude est fondée sur l'analyse d'image par matrice de co-occurrence. On présente une optimisation des paramètres r et Θ de la matrice de co-occurrence permettant de mieux définir la frontière qui sépare le bruit des échos de défauts. La segmentation s'obtient par la prise en compte automatique d'un seuil issu d'une courbe de détermination calculée à partir de la matrice de co-occurrenc
