La détection et la segmentation de formes dans les images à partir d''un échantillon nécessitent de combiner une analyse statistique des données à une analyse morphologique de l''image. L''analyse statique a pour objectif un calcul local de la similarité de l''image au modèle; l''analyse morphologique vient compléter ce dispositif en permettant la prise en compte de l''information géométrique pour finaliser les étapes de détection et de segmentation. Les images étudiées sont des images multivaluées: images couleur, images multimodalité ou pile d''images émergeant d''une analyse multiéchelle ... Lire la suite
La détection et la segmentation de formes dans les images à partir d''un échantillon nécessitent de combiner une analyse statistique des données à une analyse morphologique de l''image. L''analyse statique a pour objectif un calcul local de la similarité de l''image au modèle; l''analyse morphologique vient compléter ce dispositif en permettant la prise en compte de l''information géométrique pour finaliser les étapes de détection et de segmentation. Les images étudiées sont des images multivaluées: images couleur, images multimodalité ou pile d''images émergeant d''une analyse multiéchelle d''une image scalaire... Le passage de l''image scalaire à l''image multivaluée pose des difficultés fondamentales, notamment pour l''analyse morphologique qui requiert de disposer d''un ordre total sur les valeurs manipulées. Contrairement aux scalaires, deux vecteurs ne sont pas comparables. La plupart des opérateurs définis dans le cas scalaire ne trouvent pas d''équivalent immédiat dans le cas vectoriel. Travailler à partir d''un échantillon permet de déverrouiller la situation, chaque élément de l''image multivaluée pouvant être ordonné selon sa similarité à l''échantillon.
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