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

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QUANTIFICATION ET MORPHOLOGIE DE PHASES DE CLINKER PAR ANALYSE D'IMAGE. 3.3.4 Résultat final et analyse de la forme des cristaux L'algorithme des "contours actifs" donne de manière automatique les contours des cristaux de bélite d'une image. La Figure 55 montre les cristaux de bélite détectés sur un exemple, leur contour et leur dimension sont déterminés automatiquement. L'algorithme sépare et identifie les cristaux collés. La segmentation individuelle permet de calculer le pourcentage de la composition minéralogique de l'image en cristaux de bélite ainsi que la taille des bélites. L'analyse est automatique sur une série d'images et détermine des valeurs statistiques sur un clinker. Figure 55. - Cristaux de bélite identifiés et mesurés. 3.3.5 Avantages, limitations et conclusion Les résultats d'une première segmentation de type contour basée sur le gradient couleur multiéchelle n'a pas permis de trouver un contour fermé de chaque cristal d'alite et de bélite. L'utilisation d'un algorithme de contours actifs à partir de cette première segmentation a réussi à effectuer une segmentation individuelle des cristaux. L'évolution du contour à une longueur normalisée suivant la méthode introduite au chapitre 4, autorise une initialisation même très éloignée du contour final sans avoir à effectuer de re-échantillonnage du contour et donc sans changer le nombre de points. La structure du contour restant invariante, il n'y a pas besoin de calculer l'inverse de la matrice A ni d'adapter la force ballon en fonction de la longueur du contour. Ainsi, un gain du facteur 10 est réalisé sur le temps de calcul par rapport à l'évolution réalisée avec un re-échantillonnage tous les 10 pas d'avancement. De plus la force ballon est invariante au cours du déplacement du contour. Son réglage peut être effectué de manière plus robuste pour un type d'image donné (ici l'information fournie par le gradient couleur 116
QUANTIFICATION ET MORPHOLOGIE DE PHASES DE CLINKER PAR ANALYSE D'IMAGE. multiéchelle, GCM) sans l'intervention interactive d'un opérateur pendant une grande évolution du contour. La position finale calculée en utilisant l'information issue du gradient couleur multiéchelle donne une segmentation plus précise quasi indépendante du contour initial. De plus, l’indépendance de l’initialisation est augmentée par l'amélioration apportée aux contours actifs (Chapitre 4). Le traitement d'une image prend environ une minute (avec un ordinateur "PC Pentium" 166 Mhz, 96 Mo de mémoire). Il est compatible avec le traitement complet de la base d'images (50) en moins d'une heure. L'évolution de l'informatique devant faire rapidement baisser ce temps à moins de 10 minutes. Cependant, la partie algorithmique du système n'est pas complète car seuls les cristaux de bélite sont individuellement segmentés. Le modèle des contours actifs doit être adapté à la forme polygonale de l'alite. De plus, le modèle du contour actif ne prend pas en compte les cristaux agglomérés ou collés comme les alites. Il ne peut effectuer une segmentation individuelle de ces cristaux. Seule une information de forme permet de séparer ces cristaux comme cela est décrit dans le paragraphe 3.4.2. 3.4 Segmentation par classification de régions Comme dans le cas de la segmentation par contour actif, nous nous proposons de segmenter l'image en régions élémentaires à partir du gradient couleur GCM mais en utilisant des opérateurs plus classiques de segmentation. Plusieurs étapes sont nécessaires, une première de découpage de l'image en régions homogènes au niveau de la couleur, une seconde étape de classification de ces régions suivant le type de cristaux auquel elles correspondent, une troisième étape de regroupement des régions correspondant au même type de cristal et enfin une séparation des cristaux collés en cristaux élémentaires [Anwander et al., 2000b]. 3.4.1 Découpage de l'image en régions élémentaires homogènes Cette étape opère à partir du gradient couleur GCM en recherchant des contours fermés. Cela s'effectue en deux temps : • comme dans le paragraphe sur les contours actifs, un suivi de contours [Deriche, 1990] recherche le maximum local du module du gradient | MCG | dans la direction orthogonale au gradient. Un seuillage avec hystérésis de ces maxima locaux donne les bords des cristaux. Les contours obtenus à partir de l'image d'origine de la Figure 56a sont tracés sur la Figure 56b. • une technique plus précise de fermeture des contours que celle présentée dans le paragraphe 3.2 est utilisée. Elle met en œuvre une méthode de bassin versant [Vincent et al., 1991]. Une image de distance est calculée à partir des contours précédents (Figure 56c). Elle est considérée comme une surface topologique et l'algorithme simule le remplissage de cette surface à partir des points les plus bas (points noirs de la Figure 56c). La ligne de crête où se rejoignent les eaux provenant de bassins 117
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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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