Segmentation d'images couleur par un opérateur gradient vectoriel ...

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QUANTIFICATION ET MORPHOLOGIE DE PHASES DE CLINKER PAR ANALYSE D'IMAGE. On observe sur la Figure 51 une sur-segmentation des cristaux, ce qui empêche l'analyse de leur forme. Le regroupement des régions obtenues est une tâche difficile car certaines inclusions et fausses classifications des régions inclues dans une autre ne permettent pas de regrouper les régions voisines dans l'image. Cette étape demande une interaction avec l’utilisateur qui vérifie la bonne classification des régions. Nous proposons de réaliser ce regroupement par contours actifs afin de vérifier l'identification du cristal au fur et à mesure de l'évolution du contour. Le nombre de pixels ainsi pris en compte augmente et permet de valider la classification. De part les contraintes de forme introduites lors de l'évolution du contour, on aboutit à une segmentation individuelle des cristaux permettant de déterminer leurs dimensions. Les contours initiaux sont choisis comme les contours des plus grandes régions résultantes de la recherche de zones homogènes. L’initialisation des contours se fait d’une manière automatique. Le choix des plus grandes zones homogènes comme contour de départ autorise une classification initiale plus sûre du cristal. 3.3.2 Évolution du contour Le contour est modélisé par une courbe caractérisée par des coefficients mécaniques d’élasticité (tension) et de rigidité (courbure). Une force ballon assure sa croissance. Son évolution est menée par un algorithme de minimisation d'énergie, décrit dans le chapitre 4, qui attire les contours vers les bords des cristaux grâce à un terme d'attache aux données et qui possède une valeur minimum quand la valeur du gradient couleur est maximum sur l'ensemble du contour. Le contour final correspond à un état stable et aboutit à une segmentation individuelle des cristaux, ce qui autorise l'extraction des paramètres morphologiques et la mesure automatique des dimensions. L'application de cette méthode à un cristal de bélite et les itérations de l'algorithme sont illustrées par la Figure 52 et Figure 53. contour final contour initial évolution des points Figure 52. - Évolution des points du contour. 114
QUANTIFICATION ET MORPHOLOGIE DE PHASES DE CLINKER PAR ANALYSE D'IMAGE. 30 itérations 60 itérations 90 itérations 120 itérations 150 itérations contour final contour initial Figure 53. - Évolution du contour au cours des itérations de l'algorithme. 3.3.3 Fusion des zones initiales La segmentation en régions homogènes sépare un cristal texturé en plusieurs régions. La fusion des régions est prise en compte par l'algorithme. Le contour actif est initialisé avec la plus grande région. Si au cours de son évolution, le contour rencontre une région de même type ou non classifiée (dont la taille ou les paramètres de couleur et de texture n'ont pas conduit à une classification), il l'inclut. L'évolution s'arrête quand le contour rencontre une zone correspondant à un autre type de cristal. Cet algorithme aboutit à une région complète qui correspond à la totalité du cristal. La Figure 54 illustre cet algorithme et la convergence vers les contours du cristal. Figure 54. - Inclusion de régions. 115
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N° d’ordre 2001ISAL0062 Année 2
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TABLE DES MATIERES. 3. Gradient cou
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TABLE DES MATIERES. La cuisson et l
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INTRODUCTION GENERALE. Le Clinker e
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Chapitre 2 INTRODUCTION AU TRAITEME
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INTRODUCTION AU TRAITEMENT D'IMAGES
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Chapitre 3 GRADIENT COULEUR MULITEC
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GRADIENT COULEUR MULITECHELLE (GCM)
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SEGMENTATION D’IMAGES PAR CONTOUR
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