The method exposed in this paper represents a new edge-detection tool of a
grey-level image by the cooperation of two technics : wavelet decomposition
and neural networks .
The first part recalls the necessary background on mono and bidimensional
wavelet decomposition and their main properties .
The difficult phase of the algorithm lies in the optimal recomposition of
différent resolutions, in the aim to obtain thin and noiseless edges . This work is given to a neural network which constitutes the object of the second
part.
The main interest of this new method is to give good resuits with images
whose caracteristics are completly différent, without to modify any
parameters .La méthode présentée dans cet article, constitue un nouvel outil d'extraction des contours d'une image en niveaux de gris, par coopération de techniques: décomposition en ondelettes et réseaux neuromimétiques. La première partie est consacrée aux rappels nécessaires quant au formalisme de la décomposition en ondelettes, ainsi que ses principales propriétés. La phase délicate de l'algorithme réside dans la recomposition optimale des différentes résolutions, afin d'obtenir des contours fins et sans bruit. Cette tâche est avantageusement confiée à un réseau de neurones, objet de la deuxième parti
