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Segmentation et représentation. Stéphane Paris. Plan. Segmentation Seuillage Global, Adaptatif, En régions Partage des eaux Représentation et description Codage du contour Signatures Caractéristiques des objets. Seuillage global. Simple et parfois efficace Donc populaire
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Segmentation et représentation Stéphane Paris
Plan • Segmentation • Seuillage • Global, Adaptatif, En régions • Partage des eaux • Représentation et description • Codage du contour • Signatures • Caractéristiques des objets
Seuillage global • Simple et parfois efficace • Donc populaire • De différentes natures • Bimodale, multimodale • Global, local, adaptatif
Seuillage • Choix d’une valeur de seuil (T ) • Si f(x,y) ≥ T alors f(x,y)Єobjet • Sinon f(x,y) Єfond (background) • Formation d’une image binaire g
Seuillage bimodale • Le choix du seuil ? • se servir de l’histogramme
Seuillage bimodale • Valeur médiane, moyenne, milieu de l’histogramme • Milieu = (max-min)/2 • Environnement contraint • Application dédiée, industrielle milieu
Seuillage bimodale automatique Seuillage auto : Tfinal=125
Seuillage bimodale automatique Résultat du seuillage global automatique
Seuillage bimodale adaptatif • Découper l’image en sous-image • Forme ? Rectangulaire classiquement • Dimensions ? • Pour chaque sous-image • Observation de la variance • Si inférieur à 100 alors ne pas traiter la sous-image
Seuillage bimodale adaptatif Les 4 coins ne sont pas traités
Seuillage bimodal automatique Deux modes apparents Bimodale ou Monomodal avec du bruit ?
Seuillage bimodale adaptatif Si modes mal séparés alors division de la sous-image
Seuillage multimodale • L’histogramme possède plusieurs modes
Segmentation en régions • Un objet = ens. de régions distinctes • Partitionnement en régions Riconnexes suivant un prédicat P
Segmentation en régions • Par croissance • Sélection de noyaux • pixels ou petites régions • Pour chaque noyau • Agglomérer les pixels voisins répondant au prédicat • Critère d’agglomération • 4- ou 8-adjance
Segmentation en régions Noyaux : pixels de nvg=255
Segmentation en régions • Critère d’agglomération : • Observation de l’histogramme 65
Segmentation en régions • Algorithme du Split-and-Merge • Découpage récursif de l’image en 4 sous-image • critère d’homogénéité • Création d’un arbre • Fusionner 2 régions adjacentes • Si • Arrêt si plus de fusion ou de découpage possible
Partage des eaux Espace 3D spatial-intensité
Partage des eaux Inversion des valeurs créer des zones inondables
Partage des eaux Détecter les fonds Remplir niveau par niveau