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Geometric shape constraints for region-based active contours using Legendre moments

Abstract

In this paper, we present a novel approach to incorporate geometric shape priors in region-based active contours, in order to provide more robustness to noise and occlusions. We define as shape descriptor a set of Legendre moments computed from the characteristic function of the shape. Such a representation is invariant with respect to some geometric transformations and can handle topologically complex objects. The shape prior is then defined as a function of the distance, in terms of descriptors, between the active contour and a reference shape. We derive the evolution equation that minimizes the prior energy, using a rigorous mathematical framework. Experimental results show the ability of the geometric shape prior to constrain an evolving curve to resemble a target shape. We finally introduce the new shape prior into a two-class segmentation functional and show its benefits on segmentation results, in presence of occlusions and clutter.Dans cet article, nous présentons une approche originale permettant d'incorporer une contrainte géométrique de forme dans les contours actifs orientés région, de façon à améliorer leur robustesse au bruit non gaussien, aux fonds d'images texturés et aux occultations. Pour cela, nous définissons un descripteur de forme à partir des moments de Legendre de la fonction caractéristique de la forme. Cette représentation est invariante à certaines transformations géométriques et permet de gérer des objets à topologie complexe. L' a priori de forme est alors défini à partir de la distance entre les descripteurs associés au contour actif et à une forme de référence. Nous utilisons un cadre théorique permettant une dérivation rigoureuse de l'équation d'évolution du contour actif pour minimiser l'énergie a priori. Nous illustrons expérimentalement les capacités de ce nouvel a priori géométrique à contraindre l'évolution d'une courbe vers une forme cible. Enfin, nous introduisons cette nouvelle contrainte dans une fonctionnelle de segmentation à deux classes, mettant en évidence son apport en présence d'occultations et de fonds d'images texturés

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