Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : En traitement d'image, avant toute exploitation de résultats d'une segmentation d'image, il est souvent nécessaire de réaliser une opération de fusion. Le but est de créer une partition formée de composantes connexes, modélisant les objets présents dans l'image. La segmentation initiale des images est souvent obtenue par l'exploitation d'attributs de bas-niveau (couleur, texture, forme...). La théorie Gestalt permet de prendre en compte des informations d'un niveau supérieur qui s'appuient sur l'organisation spatiale des objets et groupement d'objets initialement segment'es. Dans cet article, nous proposons une méthode de fusion de régions. L'originalité des travaux repose sur l'ajout d'un nouveau critère qui, associé aux critères Gestalt, permet de prendre en compte les objets jugés d'intérêt par le photographe, c'est-'a-dire les objets aux contours nets. Les régions associées aux objets d'intérêts seront alors préservées alors que les régions floues ou aux contours flous, situées dans l'arrière-plan, auront tendance 'a fusionner entre elles.
Journée du GdR Mathématique de l'Optimisation et Application (MOA)
Saint-François, Guadeloupe

hal-00706538
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00706538

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
In this paper, we investigate image segmentation by region merging. Given any similarity measure between regions , satisfying some weak constraints, we give a general predicate for answering if two regions are to be merged or not during the segmentation process. Our predicate is generic and has six properties. The first one is its inde-pendance with respect to the similarity measure, that leads to a user-independant and adaptative predicate. Second, it is non-parametric, and does not rely on any assumption concerning the image. Third, due to its weak constraints, knowledge may be included in the predicate to fit better to the user's behaviour. Fourth, provided the similarity is well-chosen by the user, we are able to upperbound one type of error made during the image segmentation. Fifth, it does not rely on a particular segmentation algorithm and can be used with almost all region-merging algorithms in various application domains. Sixth, it is calculated quickly, and can lead with appropriated algorithms to very efficient segmentation.
10th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence
Taipei, Taiwan

lirmm-01168371
https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01168371
https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01168371/document
https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01168371/file/FioNocICTAI98_Image%20Segmentation%20Using.pdf
DOI : 10.1109/TAI.1998.744885

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
The fusion of regions from segmentation is often a required step in order to analyze objects in the scene. It allows to group under a same closure property the partitions of an image, which denote the same object. In this way, several studies have been made. Most of the algorithms are based on global information to evaluate the relevance of region combinations and fusion. In this paper, we propose a merging process based on Gestalt vision's theory. The particularity of our method is to preserve photographer's region of interest thanks to the definition of a new criterion based on Di Zenzo gradient. Thus, region fusion preserves photographer's relevant objects of the scene. The performance of the proposed method is evaluated using various natural images, including Berkeley image database and its accuracy is shown.
Color and Imaging Conference
San Jose, CA, United States

hal-00637144
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00637144