INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE ... - Laboratoire TIMA

La segmentation – II.3certain critère de texture. Pour une segmentation temporelle, chaque région détermineun plan de la séquence d’images et les frontières sont les instants où la scène a changé.Étudions les trois principales stratégies de construction des frontières.La classification. Les techniques de classification organisent un ensemble dedonnées en différentes classes.La technique la plus simple procède par seuillage. L’image binaire (composée dedeux classes) obtenue classifie les pixels appartenant au fond et ceux appartenantaux objets. La difficulté réside évidemment dans le choix du seuil (s’il existe). Cettetechnique est malheureusement très sensible aux bruits et ne peut être employée quedans des applications spécifiques. Des techniques utilisant une logique floue proposentdes solutions à ce problème [Bra95].Les algorithmes de partionnement de l’espace UV font également partie de cettecatégorie d’algorithmes [Rou02].La segmentation basée sur l’homogénéité. Les algorithmes par fusion derégions et par croissance de région font partie de cette technique. A partir d’unesegmentation originale fine (un pixel dans le cas d’une segmentation spatiale ouune image dans le cas d’une segmentation temporelle), les premières consistent àfusionner les régions voisines respectant un certain critère d’homogénéité [Mar96][LD99] [LC02] [GER00] [SZC + 00]. Les secondes font croître des marqueurs locaux(graines) tant qu’un certain critère d’homogénéité est respecté [VD94].Le critère d’homogénéité est généralement décrit par des :– paramètres stochastiques. Les partitions sont obtenues par le calcul de probabilitésstatistiques. Cette méthode détermine les régions de pixels ayant unestatistique proche. La théorie des champs aléatoires de Markov (MRF) est employéedans [Lie00], [CP96]. On trouvera dans [KB99] une analyse détaillée deces méthodes ;– paramètres de texture couleur. Une méthode de segmentation nomméeJSEG [Wan98], [Wan01] procède en deux étapes indépendantes : une quantificationde la couleur (extraction des caractéristiques) et une segmentationspatiale par croissance de germes ;– paramètres de texture luminance. Cette méthode, plus classique, tente deregrouper les régions voisines présentant des paramètres de texture équivalents.Ces paramètres peuvent être obtenus par DCT, polynômes de faible degrés,ondelettes, coefficients de Lagrange. . .La segmentation basée sur les transitions. Ces techniques tentent d’estimerla position des discontinuités, préalablement déterminées par un calcul de gradientdurant l’étape d’extraction, contenues dans l’espace des caractéristiques.Le principal inconvénient des techniques basées sur les transitions est leur manquede robustesse [SM99]. Une erreur locale peut impliquer des erreurs de segmentationsignificatives. Plusieurs propositions tentent d’accroître la robustesse en améliorantl’étape d’extraction des caractéristiques [ANB01] [Vac95] [YM01] [Lie00] [Gu95][GL98]. D’autres techniques, tels que les contours actifs, permettent de minimiser21