Indexation d'images utilisant une segmentation par ensembles de niveaux

Youssef Chahir (1) , Sophie Schüpp (1) , Liming Chen (2)

1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
2 ICTT - Interaction Collaborative, Teleformation, Teleactivites

Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthode automatique de segmentation d'images couleur. Cette méthode combine la classification floue, les contours actifs et des opérateurs morphologiques. On présente aussi d'autres techniques qui caractérisent les objets colorés et leurs relations spatiales pour une recherche efficace de l'image par le contenu. La méthode de segmentation commence par une étape d'identification des germes qui sont ensuite classifiés automatiquement en plusieurs classes selon leurs caractéristiques couleurs. Cette étape d'initialisation est suivie d'une phase de propagation simultanée des contours de tous les germes pour venir épouser les contours des objets de l'image. Cette propagation se fait de l'intérieur vers l'extérieur. Un fois que les objets sont délimités, leur signature spatiale est extraite en définissant des relations spatiales entre les objets dominants de l'image. Pour retrouver l'information d'une image par le contenu, nous avons développé un algorithme de recherche par similarité qui est basé sur le principe de pondération de critères.

Domaines: Traitement des images [eess.IV]

Youssef Chahir, Sophie Schüpp, Liming Chen. Indexation d'images utilisant une segmentation par ensembles de niveaux. Extraction et Gestion des Connaissances (EGC'02), 2002, Montpellier, France. pp.387-392. ⟨hal-00324866⟩