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

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GRADIENT COULEUR MULITECHELLE (GCM) POUR LA SEGMENTATION D’IMAGE. faire ressortir une valeur de gradient supérieure au bruit de fond de l'image gradient. Ces informations supplémentaires sur la variation des composantes couleur ont été obtenues sans augmentation visible du bruit dans l'image gradient. a, GV 2 b 2 3 3 1 1 c, GCM 2 d 2 3 3 1 1 Figure 22. – Module du gradient dans l'espace RVB (a,c) et résultats de la détection des contours (b,d) en utilisant respectivement le gradient vectoriel (GV) et avec le GCM. Les Figure 22b et d présentent le résultat de la détection des contours calculée à partir de chacune des images gradient, gradient vectoriel (GV) et GCM. Avec le GCM, des contours apparaissent dans les zones indiquées par les cercles où le GCM a fait ressortir une information sur les variations de couleur qui est absente par le calcul du GV. Dans la zone 1 du bord du fauteuil, la valeur du gradient de l'image GCM est maintenant suffisante pour restituer parfaitement le contour du fauteuil. Dans la zone 2 du cadre du tableau, le contour trouvé à partir du GCM est plus continu et moins bruité que celui trouvé à partir du gradient GV. Dans la zone 3 du cou du personnage, les valeurs de gradient issues du GCM permettent de séparer le cou et le fauteuil. Comme on peut le voir sur l'ensemble de l'image, cette information supplémentaire obtenue par le GCM est pertinente puisqu'elle n'a pas introduit de faux contours. Dans le cas des images couleur acquises avec une caméra mono-CCD, le GCM permet donc d'envisager une segmentation plus robuste basée sur une approche contour. 7. CONCLUSIONS Nous avons introduit un nouveau gradient couleur multiéchelle (GCM) adapté aux images couleur de type vidéo. Il prend en compte les particularités de ce type d'images qui ont une bande passante réduite pour les composantes couleur par rapport à celle de la luminosité. Par un traitement multiéchelle et une pondération des différentes composantes, le GCM permet 52
GRADIENT COULEUR MULITECHELLE (GCM) POUR LA SEGMENTATION D’IMAGE. d'augmenter la part de l'information couleur dans le calcul du gradient sans augmenter le bruit relatif à ces composantes. Sa mise en œuvre dans le cadre d'une application industrielle sur des images microscopiques de clinker de ciment, a montré que le gradient ainsi calculé permet de séparer les cristaux ne présentant que de faibles différences de couleur sans introduction de faux contours. Une méthode de contours actifs utilisant une énergie externe déduite du gradient GCM converge sur des contours situés sur les bords de cristaux même pour des cristaux collés de luminosité similaire. Cette nouvelle méthode autorise un calcul plus juste du gradient d'une image couleur, en particulier dans le cas où on ne dispose que d'une caméra mono-CCD ou d'un signal vidéo. REMERCIEMENTS Notre travail s'inscrit dans la thématique du GT3 et GT4 du CNRS GDR-PRC ISIS. Cette étude a reçu le soutien de la société LAFARGE CIMENTS (Centre de Viviers, France). Nous tenons à remercier J.Y. Clément, R. Coll et J. Gaillard (LAFARGE CIMENTS) pour leur évaluation experte et leurs précieuses suggestions. 53
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PUBLICATIONS DE L’AUTEUR [18] A.
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BIBLIOGRAPHIE [Beaudot, 1994] W. H.
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BIBLIOGRAPHIE [Hofmänner, 1975] F.
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BIBLIOGRAPHIE [Sapiro et al., 1996]
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