Un système de segmentation d'images à base de connaissances application à des images biomédicales

Marinette Revenu (1) , Ziad Ammar (1) , Abderrahim Elmoataz (1) , Christine Porquet (1) , Michel Desvignes (2, 3)

1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
2 GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen
3 LAIAC - Laboratoire d'Algorithmique et d'Intelligence Artificielle de Caen

Dans cet article nous présentons un système de segmentation d'images implémentant une architecture logicielle flexible et efficace pour intégrer des connaissances perceptives de groupement d'indices visuels et segmenter différentes classes d'images et en particulier des images biomédicales. Les connaissances descriptives sont représentées par des objets et les connaissances opératoires sont définies sous la forme de sources de connaissances. Celles-ci sont mises en oeuvre par un Tableau Noir à contrôle hiérarchique.

Domaines: Traitement des images [eess.IV]

Marinette Revenu, Ziad Ammar, Abderrahim Elmoataz, Christine Porquet, Michel Desvignes. Un système de segmentation d'images à base de connaissances application à des images biomédicales. 14e Colloque GRETSI 93, 1993, Juan-Les-Pins, France. pp.967-970. ⟨hal-00978583⟩