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

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SEGMENTATION D’IMAGES PAR CONTOURS ACTIFS A LONGUEUR NORMALISEE (CALN). l'algorithme de redistribution des points (Figure 26) est utilisé. Il modifie à chaque itération le pas de discrétisation h et non pas le nombre N de points du modèle. Avec la méthode CALN, le calcul de l'inverse de la matrice [ γ I + A] n'est réalisé qu'une seul fois (au début), et le temps de calcul correspondant est négligeable pour un nombre d'itération de l'ordre de 100. Pour un gain de temps supplémentaire, et dans le cas d'un paramétrage fixé à l'avance, les N/2 valeurs différentes de [ γ I + A − peuvent être calculées préalablement, et stockées dans un fichier. Une analyse détaillée du temps de calcul d'une itération de notre algorithme montre d'ailleurs que le temps de redistribution des points par notre algorithme est négligeable (
SEGMENTATION D’IMAGES PAR CONTOURS ACTIFS A LONGUEUR NORMALISEE (CALN). présente un extrait de la séquence de déformation du contour actif jusqu'à convergence du modèle. Le contour actif en évolution est superposé à l’image d’entrée (première image en haut à gauche). Le résultat final correct de la segmentation est illustré sur la dernière image en bas à droite. Iles est tout à fait correct. Figure 34. - Évolution du contour actif à longueur normalisée superposé à une image synthétique. 9.2 Segmentation des ventricules de cerveau en IRM Après illustration sur une image synthétique, les résultats sur des images réelles sont présentés. Les premières images testées sont des images acquises en Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) cérébrale (Figure 35). Nous présentons, comme exemple, la segmentation des ventricules latéraux d'une coupe axiale de l'image en pondération T1 d'un sujet normal. Le contour actif en évolution est superposé à l’image d’entrée (première ligne). Le contour initial (de diamètre un pixel) est placé manuellement dans l'un des deux ventricules du cerveau. Sur la seconde ligne de la Figure 35 sont présentés les résultats de la segmentation obtenus à partir de différents contours initiaux. Les contours initiaux et finaux sont alors superposés à l’image. Les résultats de la segmentation sont identiques. La convergence de l'algorithme est donc indépendante du contour initial dans ce cas-ci. Comme nous pouvons le voir, les segmentations sont correctement effectuées. 85
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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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ANNEXE C APPLICATIONS DU CALN A L'A
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PUBLICATIONS DE L’AUTEUR 1. PUBLI
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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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