INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE ... - Laboratoire TIMA

La segmentation – II.3d’extraction des caractéristiques (§II.3.2.2).Les principaux opérateurs de simplification, ou filtres, sont les suivants :Les filtres de convolution passe-bas. Ces filtres consistent à calculer, pourchaque pixel, la moyenne pondérée de l’ensemble des pixels voisins de ce pixel. Levoisinage et la pondération est déterminée par la matrice de convolution (par exempleun débruitage léger est obtenu grâce à la matrice (II.5), un filtre passe-bas gaussiende dimension 3 × 3).⎡ ⎤ω = 1 1 2 1⎣ 2 4 2 ⎦(II.5)161 2 1Ces filtres sont d’une simplicité remarquable, et sont généralement utilisés dans lespremières étapes de traitement d’image afin de lisser légèrement l’image.Les filtres médians. Ces filtres non-linéaires sont particulièrement adaptés à laréduction du bruit impulsionnel.Les filtres morphologiques. Ces filtres (reconstructions géodésiques, filtresaréolaires, nivellements morphologiques. . .) permettent de conserver l’information decontour tout en simplifiant l’image [Gom01, chap.3] [Vac95] (annexe B.4 page 188).Ils sont pour cette raison bien adaptés au préfiltrage de l’image en vue de sasegmentation.A cette étape de la chaîne de segmentation nous disposons d’une image où l’informationjugée non-pertinente (le bruit) est atténuée.II.3.2.2L’extraction des caractéristiquesL’extraction des caractéristiques consiste à quantifier des paramètres d’homogénéitésuivant divers critères dépendants de l’application visée.Dans certains cas particuliers, les données procurent directement l’espace des caractéristiquesnécessaires pour la segmentation. C’est le cas par exemple pour l’extractiond’un présentateur de télévision placé devant un écran de chromaticité constantebleue : la couleur des pixels correspond aux caractéristiques recherchées.Le calcul du gradient. Cet opérateur permet de mettre en avant les zones detransition (figure II.10b). Une faible valeur du gradient en un point correspond à unehomogénéité locale tandis qu’une forte valeur correspond à une variation prononcéede l’information.Une description détaillée du gradient morphologique est présentée dans l’annexeB.3.3 page 187. [ANB01] propose un gradient multiéchelles couleurs pour lasegmentation de séquences vidéo.19