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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 
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