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

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SEGMENTATION D’IMAGES PAR CONTOURS ACTIFS A LONGUEUR NORMALISEE (CALN).<br />

• La vitesse d'évolution du contour contrôlé à 1 pixel <strong>par</strong> itération évite de manquer des<br />

minima de l'énergie externe.<br />

• Le contour final est indépendant de l'initialisation. Ceci permet <strong>un</strong>e initialisation avec<br />

<strong>un</strong> seul pixel et la croissance dans tous les directions tout en garantissant <strong>un</strong> contour<br />

final lisse.<br />

La présentation du modèle CALN nous <strong>par</strong>aît <strong>un</strong>e avancée significative en terme de<br />

convivialité d'utilisation des contours actifs. Les CALN permettent le calcul <strong>par</strong>tiellement<br />

automatique des <strong>par</strong>amètres du modèle, et rendent sa convergence indépendante du contour<br />

initial et de la discrétisation du contour. La validité de la segmentation <strong>par</strong> CALN a été illustrée<br />

sur des exemples <strong>d'images</strong> synthétiques, et autres applications diverses issues de l'imagerie<br />

médicale. Les CALN constituent <strong>un</strong> outil de segmentation fiable avec <strong>un</strong>e grande capacité<br />

d'adaptation et la possibilité d'utilisation en segmentation automatique non supervisée.<br />

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