Implémentation des contours actifs (snakes) pour la segmentation des images
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Date
2018
Authors
Journal Title
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Publisher
Université Oum El Bouaghi
Abstract
Ce travail aborde l'un des principaux problèmes dans le domaine du traitement
numérique d'images : la segmentation d'images. Malgré la dominance des travaux dans ce
domaine, ce problème reste posé. En effet, les diverses techniques qui ont pu être présentées
sont peu satisfaisantes, soit parce qu'elles sont sensibles aux données bruitées, soit parce
qu'elles sont spécifiques à un domaine particulier.
Il existe plusieurs algorithmes de segmentation d'images, chacun possédant ses avantages
et ses limites d'utilisation. Le contour actif est l'un de ces méthode, appelé aussi snake, est
employé pour détecter les contours d'une image. Il est composé de multiples énergies
externes, internes et de contexte, qui permettent au snake de ce déplacer dans l'image et de
s'arrêter sur un contour. Dans le cadre de notre mémoire, nous avons utilise un algorithme qui
utilise quatre énergies l'énergie de courbure, d'intensité, de continuité et de gradient. Pour
valider l'efficacité de nos algorithmes, de nombreux tests ont été réalisés, sur différents types
d'images (artificielles et réelles).
Description
Keywords
Serpent, Segmentation, Level set, Contour actif