La segmentation d'une image a pour but de créer des régions homogènes selon un critère défini en fonction de l'application considérée. Le critère peut être, par exemple, les valeurs des pixels de l'image ou des indices de texture. Une fois la segmentation obtenue, une classification des régions peut être effectuée afin d'associer une sémantique aux objets présents dans l'image. L'hypothèse d'homogénéité entre des pixels d'un même objet doit permettre la construction de régions correspondant aux objets de l'image. Dans le cas d'images complexes comme les images satellites à très haute résolution spatiale, l'homogénéité classique des pixels d'un même objet n'est pas valide, réduisant la qualité des segmentations obtenues. Dans cet article, nous proposons d'intégrer au processus de segmentation par ligne de partage des eaux des connaissances sous forme d'exemples étiquetés par l'utilisateur. Nous introduisons ainsi un critère d'homogénéité de plus haut niveau basé sur des connaissances texturales

DERIVAUX, Sébastien

KORCZAK, Jerzy

LEFEVRE, Sébastien

WEMMERT, Cédric

I-Revues

Segmentation par ligne de partage des eaux
base´e sur des connaissances texturales
Se´bastien Derivaux, Se´bastien Lefe`vre, Ce´dric Wemmert, Jerzy Korczak
Laboratoire des Sciences de l’Image, de l’Informatique et de la Te´le´de´tection
UMR 7005 CNRS - Universite´ Louis Pasteur, Strasbourg I
Bd Se´bastien Brant, BP 10413, 67412 Illkirch Cedex, France
{derivaux,lefevre,wemmert,jjk}@lsiit.u-strasbg.fr
Re´sume´ – La segmentation d’une image a pour but de cre´er des re´gions homoge`nes selon un crite`re de´fini en fonction de
l’application conside´re´e. Le crite`re peut eˆtre, par exemple, les valeurs des pixels de l’image ou des indices de texture. Une fois la
segmentation obtenue, une classification des re´gions peut eˆtre effectue´e afin d’associer une se´mantique aux objets pre´sents dans
l’image. L’hypothe`se d’homoge´ne´ite´ entre des pixels d’un meˆme objet doit permettre la construction de re´gions correspondant
aux objets de l’image. Dans le cas d’images complexes comme les images satellites a` tre`s haute re´solution spatiale, l’homoge´ne´ite´
classique des pixels d’un meˆme objet n’est pas valide, re´duisant la qualite´ des segmentations obtenues. Dans cet article, nous
proposons d’inte´grer au processus de segmentation par ligne de partage des eaux des connaissances sous forme d’exemples e´tiquete´s
par l’utilisateur. Nous introduisons ainsi un crite`re d’homoge´ne´ite´ de plus haut niveau base´ sur des connaissances texturales.
Abstract – The goal of image segmentation is to create homogeneous regions using a criterion depending on the problem to
be solved. For instance, this criterion can be pixel values or textural indices. Once the segmentation is obtained, a region-based
classification can be computed in order to give a semantic to each object of the image. Assumption of homogeneity between pixels
belonging to the same objet should allow to build regions corresponding to image objects. In the case of complex images, like
very high spatial resolution remotely sensed images, classical homogeneity is no longer true, thus decreasing the segmentation
quality. In this paper, we propose to use prior textural knowledge from labeled samples in a watershed segmentation algorithm.
We introduce a higher level homogeneity criterion based on textural knowledge.
1 Introduction
L’interpre´tation automatique d’image devient de plus en
plus importante. L’augmentation de la re´solution des dif-
fe´rents outils d’acquisition ge´ne`re une masse de donne´es
qu’il n’est plus possible de traiter manuellement. Dans ce
contexte, des me´thodes automatiques doivent permettre
d’analyser une image afin d’aider l’expert humain dans
son travail d’interpre´tation. Le proble`me se de´finit de la
fac¸on suivante. Soit I une image a` interpre´ter contenant
un ensemble O = {O1, . . . , OO¯} d’objets d’inte´reˆt a` de´-
tecter. Chaque objet Oi appartient a` la classe COi prise
dans l’ensemble des classes d’inte´reˆt C = {C1, . . . , CC¯}.
L’interpre´tation d’une image I consiste a` retrouver les ob-
jets et leur classe correspondante. Comme chaque objet
est repre´sente´ par plusieurs pixels, il est commun d’utiliser
un algorithme de segmentation afin de cre´er des re´gions et
ensuite d’identifier la classe de celles-ci a` l’aide d’un algo-
rithme de classification.
La segmentation est un processus qui regroupe les pixels
spatialement voisins selon un crite`re d’homoge´ne´ite´. Par
exemple, dans une image en niveaux de gris, il est com-
mun de regrouper les pixels voisins qui ont des intensite´s
proches. Il est ensuite possible de caracte´riser les re´gions
obtenues avec diffe´rents attributs (forme, superficie, in-
tensite´ moyenne, . . . ) pour effectuer une classification des
segments obenus. Il est souvent plus aise´ de discriminer les
classes puisque les caracte´ristiques sont plus nombreuses
et plus varie´es. Cette me´thode ne´cessite d’avoir une seg-
mentation de bonne qualite´. Une segmentation de qualite´
optimale est une segmentation ou` chaque re´gion obtenue
correspond exactement a` un et un seul objet d’inte´reˆt de
l’image I.
Dans la pratique une segmentation est rarement opti-
male. Elle est sujette aux proble`mes de sous-segmentation
et/ou de sur-segmentation. La sous-segmentation inter-
vient lorsqu’une re´gion de la segmentation couvre plusieurs
objets d’inte´reˆt de classes diffe´rentes. Comme la clas-
sification se base sur les re´gions, il est e´vident que cer-
taines parties de re´gions seront mal classe´es. Il convient
donc d’e´viter autant que possible la sous-segmentation.
La sur-segmentation quant a` elle intervient quand un ob-
jet d’inte´reˆt est divise´ en plusieurs re´gions a` l’issue de la
segmentation. Les caracte´ristiques extraites, notamment
la superficie et les proprie´te´s topologiques, sont de moins
bonne qualite´ lorsqu’il y a sur-segmentation. Il convient
donc de re´duire autant que possible la sur-segmentation
sans produire de sous-segmentation.
La plupart des me´thodes de segmentation existantes
cre´ent des re´gions homoge`nes selon la valeur des pixels
ou d’un indice de texture de´rive´. L’hypothe`se d’une ho-
moge´ne´ite´ des objets d’inte´reˆt selon ces crite`res n’est plus
valide dans des images complexes. Par exemple, dans le
cas des images satellites, un objet tel qu’un toit peut avoir
une tre`s grande he´te´roge´ne´ite´ spectrale puisqu’ayant une
partie a` l’ombre et une autre au soleil. De ce fait, les
Colloque GRETSI, 11-14 septembre 2007, Troyes 913
me´thodes classiques de segmentation produisent une sur-
segmentation de l’image.
Pre´ce´dement, nous avons de´veloppe´ un algorithme de
segmentation qui s’appuie sur des connaissances exoge`nes
a` l’image sous forme de pixels dont la se´mantique est con-
nue [3, 4]. Ces exemples sont utilise´s pour induire un
nouveau crite`re d’homoge´ne´ite´ tenant compte des classes
d’objets recherche´es graˆce a` une classification supervise´e
floue. Un algorithme de ligne de partage des eaux [7] est
utilise´ pour segmenter l’image selon ce nouveau crite`re.
Dans cet article, nous e´tendons cet algorithme pour utiliser
des indices de textures en place des valeurs de chacun des
pixels et nous e´valuons l’apport des connaissances textu-
rales.
Nous pre´senterons tout d’abord les diffe´rentes e´tapes
de l’algorithme, avant de donner des crite`res de´valuation
permettant de mesurer l’apport de connaissances textu-
rales dans la segmentation d’images satellites. Enfin une
conclusion et des perspectives seront donne´es.
2 Pre´sentation de l’algorithme
L’algorithme que nous proposons se de´compose en trois
parties. Dans un premier temps, des indices de texture
sont calcule´s a` partir de l’image fournie en entre´e. Ces
d’indices sont ensuite utilise´s dans une classification su-
pervise´e floue pour ge´ne´rer des cartes d’appartenance de
chaque pixel a` chaque classe. Enfin, une ligne de partage
des eaux, applique´e a` ces cartes d’appartenance, permet
d’obtenir la segmentation finale.
2.1 Indices de texture
La premie`re e´tape de l’algorithme consiste a` convertir l’image
d’entre´e en une image d’indices de texture. L’utilisation
d’indices de texture en lieu et place des valeurs des pix-
els permet d’utiliser l’information spatiale des images. De
nombreux indices de texture existent. Nous avons choisi
de nous contenter dans un premier temps de la moyenne,
de l’e´cart-type, de l’assyme´trie et du kurtosis sur une
feneˆtre glissante carre´e. A´ chaque pixel de l’image est donc
associe´ 4 indices de texture pour chaque bande spectrale.
La feneˆtre glissante est tronque´e aux bords de l’image.
Soit (ax, ay) et (bx, by) les coordonne´es extreˆmes de la
feneˆtre glissante pour un pixel donne´ p. Soit vc(dx, dy)
la valeur d’un pixel de coordonne´es (dx, dy) dans la bande
c et Np le nombre de pixels contenu dans la feneˆtre glis-
sante. Les indices texturaux de la moyenne et de l’e´cart-
type pour le pixel x sont de´finis comme :
µc(p) =
1
Np
bx∑
i=ax
by∑
j=ay
vc(i, j)
δc(p) =
1
Np
bx∑
i=ax
by∑
j=ay
(vc(i, j)− µc(p))2
L’inte´reˆt de ces indices est leur invariance a` l’orientation
des objets et leur calculabilite´ tre`s rapide graˆce aux inte-
gral image[8]. A chaque pixel vc(x, y) de l’image d’origine
est associe´ un pixel dans l’integral image INT oc (x, y) tel
que :
INT oc (x, y) =
x∑
i=0
y∑
j=0
vc(i, j)o
ce qui repre´sente pour o = 1 la somme des de tous les
pixels (x′, y′) tel que x′ ≤ x et y′ ≤ y. Pour o = 2,
nous obtenons la somme des carre´s des valeurs, et ainsi de
suite. La fonction Soc permettant de calculer la somme des
valeurs des pixels a` la puissance o dans la feneˆtre de´finie
par (ax, ay) et (bx, by) est donc :
Soc (ax, ay, bx, by) = INT
o
c (bx, by)− INT oc (ax, by)
− INT oc (bx, ay) + INT oc (ax, ay)
Il devient ainsi rapide de calculer les indices de textures,
avec pour la moyenne et l’e´cart-type :
µc(p) =
1
Np
S1c (ax, ay, bx, by)
δc(p) =
1
Np
S2c (ax, ay, bx, by)− µc(p)2
Le meˆme me´canisme s’applique aux indices d’assyme´trie
et de kurtosis.
2.2 Classification floue supervise´e
La classification supervise´e est l’une des principales techn-
niques d’interpre´tation automatique d’image de te´le´dec-
tion. L’objectif d’un tel algorithme est d’induire un mod-
e`le de pre´diction de classe. Pour ce faire, l’utilisateur four-
nit en entre´e des exemples de pixels pour chaque classe.
La classification floue quant a` elle assigne a` chaque pixel,
non pas une classe, mais une appartenance a` chaque classe
d’inte´reˆt.
Rappelons le processus de classification supervise´e floue.
La confiance de l’algorithme dans l’appartenance du pixel
x a` la classe Cl est note´e ax,l. Deux relations doivent eˆtre
satisfaites :
0 ≤ ax,l ≤ 1
C¯∑
l=1
ax,l = 1 ∀x
Si un pixel x est caracte´rise´ par ax,l = 1 et ax,j =
0 ∀ j 6= l, la confiance de l’algorithme dans la classifica-
tion de x dans la classe Cl est maximale. Par contre, un
pixel peut avoir une appartenance ax,l > 0 pour plusieurs
valeurs de l : cela indique soit que le pixel appartient a` une
classe non conside´re´e dans les exemples donne´s soit que les
attributs du pixels ne sont pas suffisants pour discriminer
ces classes dans l’espace des donne´es.
Pour obtenir les valeur d’appartenance, nous proposons
d’utiliser l’algorithme des K plus proches voisins [1]. Pour
chaque pixel x, lesK plus proches voisins dans l’espace des
donne´es dont la classe est connue sont se´lectionne´s. Cha-
cun de ces voisins xk augmente l’appartenance du pixel
x pour la classe qu’il repre´sente, cette appartenance e´tant
914
Figure 1: Exemple de coupe d’image d’e´le´vation im-
merge´e.
ponde´re´e par l’inverse de la distance d(x, xk) dans l’espace
des donne´es. L’appartenance ax,l est donc obtenue par :
ax,l =
 K∑
k=1
C¯∑
j=1
wk,j
−1 K∑
k=1
wk,l
ou` wk,j =
{
d(x, xk)−1 si xk est de classe Cj
0 sinon
Une carte d’appartenance correspond a` la transforma-
tion de l’image source depuis son espace initial (intensite´,
couleur RVB, indices de textures, . . . ) vers l’espace des
appartenances ou` chaque pixel est de´crit par son vecteur
d’appartenance aux diffe´rentes classes.
La carte d’appartenance peut alors eˆtre segmente´e par
un algorithme de ligne de partage des eaux. Ne´anmoins,
au lieu d’obtenir des segments homoge`nes au sens des
re´ponses spectrales ou des indices de textures, nous obtenons
des re´gions homoge`nes au sens des appartenances aux dif-
fe´rentes classes d’inte´reˆt.
2.3 Ligne de partage des eaux
La ligne de partage des eaux [7] s’applique sur une image
vue comme une carte d’altitude. Cette image est ge´ne´rale-
ment une image de gradient permettant d’identifier les
zones homoge`nes et he´te´roge`nes du signal d’entre´e. L’e´le´vation
du pixel e´tant directement proportionnelle a` l’he´te´roge´ne´ite´
de la zone dans laquelle il se situe. Cette carte est inonde´e
a` partir de ses minima locaux et lorsque deux bassins de
re´tention se rencontrent, une ligne de partage des eaux
est cre´e´e. Un exemple de coupe d’une image d’e´le´vation
immerge´e est donne´ en figure 1.
Cette image d’e´le´vation peut eˆtre ge´ne´re´e a` l’aide d’un
gradient morphologique [6] calcule´ marginalement sur chaque
bande de l’image puis d’une combinaison des e´le´vations
des diffe´rentes bandes a` l’aide d’une norme euclidienne.
3 E´valuation
Nous allons maintenant de´finir des crite`res d’e´valutations
et e´valuer l’algorithme pre´ce´dent sur des donne´es re´elles.
3.1 Crite`res d’e´valuation
L’e´valuation de segmentation n’est pas clairement de´finie.
Dans cet article, des me´thodes d’e´valuation empiriques
sont utilise´es, adapte´es de celles pre´sente´es dans Carleer
et al. [2] pour utiliser une segmentation de re´fe´rence par-
tielle. Le premier crite`re mesure la sur-segmentation (SS)
pour chaque classe :
SS =
1
C¯
C¯∑
l=1
NSl
NRl
ou` l est la classe conside´re´e, NSl le nombre de re´gions
segmente´es qui contiennent au moins un pixel e´tiquete´ de
la classe l et NRl le nombre de re´gions expertes pour la
classe l. Plus la sur-segmentation est forte, plus les objets
sont fractionne´s en plusieurs re´gions lors de la segmenta-
tion. Il faut e´galement e´valuer la sous-segmentation, qui
apparaˆıt quand un segment contient des pixels de re´gions
expertes de classes diffe´rentes. Dans ce cas, la pre´cision
maximale (PM) d’une classification ulte´rieure par re´gions
est re´duite. Par exemple, si la PM est de 63 %, la pre´ci-
sion de la classification par re´gions de l’image ne pourra en
aucun cas de´passer 63 %. Pour ce crite`re, l’e´tiquette d’un
segment est de´finie comme la classe qui a le plus grand
nombre de pixels au sein de ce segment. Une matrice de
confusion C peut eˆtre extraite a` partir de cette classifica-
tion en C¯ classes, ou` la classe Cij repre´sente le nombre de
pixels assigne´s a` la classe i mais appartient en re´alite´ a` la
classe j. La PM est de´finie par :
PM =
NRef∑
i=0
Cii
NRef∑
i=0
NRef∑
j=0
Cij
Le dernier crite`re d’e´valuation est la pre´cision empirique
(PE). Un classifieur de type K plus proches voisins [1]
est utilise´ sur les re´gions produites par la segmentation.
Chaque re´gion est repre´sente´e par sa re´ponse spectrale
moyenne dans chaque bande. L’ensemble d’apprentissage
s’appuie sur les re´gions ou` une classe est majoritaire parmi
les e´tiquettes des pixels. Cette proce´dure de classification
est simpliste, de nombreux autres attributs pouvant eˆtre
extraits des segments. Ne´anmoins, nous pre´sentons avant
tout une nouvelle me´thode de segmentation et les re´sultats
sont suffisants pour de´montrer l’inte´reˆt de notre approche.
3.2 Re´sultats
La me´thode propose´e a e´te´ e´value´e sur une image de Stras-
bourg prise par le satellite Quickbird. Les capteurs Quick-
bird renvoient une bande panchromatique d’une re´solu-
tion de 70cm et 3 bandes couleurs d’une re´solution de 2,8
me`tres. Les bandes couleurs ont e´te´ fusionne´es avec la
bande panchromatique pour obtenir une image a` 4 ban-
des d’une re´solution de 70cm [5]. La taille de l’image est
de 900× 900 pixels et la re´solution spectrale est de 8 bits
par pixels.
Pour les proce´dures d’e´valuation et d’apprentissage, 3
zones sont e´tiquete´es par un expert. Les pixels dont la
Colloque GRETSI, 11-14 septembre 2007, Troyes 915
Figure 2: Image de test et ses 3 zones (Z1, Z2 et Z3)
d’apprentissage et d’e´valuation en surbrillance.
classe n’a pas pu eˆtre de´termine´e (cas des pixels mixtes
ou d’objets qui ne sont pas d’inte´reˆt comme les voitures)
ne sont pas e´tiquete´s.
Sur cette image, 4 algorithmes ont e´te´ applique´s :
• Segmentation spectrale : La ligne de partage des
eaux est applique´e directement sur l’image.
• Segmentation spectrale supervise´e : La ligne
de partage des eaux est applique´e sur le re´sultat de
la classification supervise´e floue avec un classifieur 5
plus proche voisins.
• Segmentation texturale : La ligne de partage des
eaux est applique´e sur l’image des indices de texture.
La taille de la feneˆtre utilise´e est 9×9 (taille obtenant
les meilleurs re´sultats).
• Segmentation texturale supervise´e : L’algori-
thme complet tel qu’il a e´te´ de´crit a` la section 2 est
applique´ avec K = 5. La taille de la feneˆtre utilise´e
est 11× 11 (taille obtenant les meilleurs re´sultats).
Les re´sultats sont donne´s dans le tableau 3.2. Les me´th-
odes supervise´es donnent de meilleurs re´sultats que leurs
e´quivalent non supervise´ pour les 3 crite`res d’e´valuations.
L’utilisation des indices de textures en lieu et place des
re´ponses spectrales augmente la pre´cision empirique et la
sur-segmentation tout en conservant une sous-segmentation
(crite`re PM) marginale.
4 Conclusion
Dans cet article, nous avons propose´ une me´thode de seg-
mentation utilisant des connaissances texturales de´finies a`
partir des pixels e´tiquete´s a priori et d’un classifieur flou
base´ sur des indices de texture. Celui-ci permet d’affecter
Table 1: Re´sultats des segmentations (e´cart-type entre
parente`ses)
Methode PM PE SS
spectrale 98.98%
(0.18)
87.10%
(3.18)
50.5 (12.0)
spectrale su-
pervise´e
99.02%
(0.12)
89.84%
(3.38)
20.9 (8.0)
texturale 97.81%
(0.32)
85.48%
(5.08)
32.9 (7.7)
texturale su-
pervise´e
98.84%
(0.04)
90.67%
(2.64)
17.9 (10.0)
a` chaque pixel une appartenance aux classes d’inte´reˆt.
Une ligne de partage des eaux est applique´e pour pro-
duire une segmentation base´s sur l’homoge´ne´ite´ des ap-
partenances aux classes texturales.
Ne´anmoins, l’algorithme des plus proches voisins util-
ise´ se preˆte mal a` une augmentation des attributs. Nous
envisageons aussi d’utiliser un algorithme ge´ne´tique pour
trouver les ponde´rations optimales de plusieurs indices de
textures.
References
[1] David W. Aha, Dennis F. Kibler, and Marc K. Albert.
Instance-based learning algorithms. Machine Learn-
ing, 6:37–66, 1991.
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mote Sensing, 71(11):1285–1294, 2005.
[3] S. Derivaux, S. Lefe`vre, C. Wemmert, and J. Kor-
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In Proceedings of IEEE International Geosciences and
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[4] S. Derivaux, S. Lefe`vre, C. Wemmert, and J. Korczak.
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