GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Dans cet article nous proposons une évolution de notre précédent travail sur l'optimisation multicritères de contours actifs. Cette approche permet une exploration globale de l'image et une gestion efficace de plusieurs énergies par la représentation de Pareto. Notre nouvel algorithme, le MultiObjective Genetic Snakes 2 (MGS2), associe l'algorithme multicritères NSGA2 [4] au codage des contours actifs des MGS [3]. Les MGS2 exploitent de nouvelles énergies d'attache à l'image afin d'assurer la convergence des contours vers un objet creux en environnement bruité à partir d'une initialisation aléatoire. Nous procédons ici à l'étude de ces énergies et à l'analyse de la convergence de l'algorithme à travers une série de tests sur une base d'objets synthétiques. Nous présenterons également des résultats de l'application de MGS2 à la lecture labiale