Segmentation d'images par coupe de graphe avec a priori de forme

Damien Grosgeorge (1) , Caroline Petitjean (1) , Su Ruan (1)

1 LITIS - Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes

La segmentation d'images par coupe de graphe permet d'obtenir très rapidement, par minimisation globale d'une fonction de coût appropriée, une partition binaire objet/fond d'une image 2D. Quand la forme de l'objet est connue et que les contours de l'objet sont mal définis, le processus de segmentation peut être efficacement guidé par un a priori. Dans cet article, nous proposons une approche de segmentation par coupe de graphe, s'appuyant sur un a priori de forme obtenu par analyse en composantes principales. Nous introduisons dans la fonctionnelle d'énergie un terme supplémentaire prenant en compte cet a priori. Notre approche a été testée et évaluée quantitativement sur une application difficile d'imagerie médicale, la segmentation du ventricule droit en IRM cardiaque, pour laquelle nous disposons d'une base d'images importante et de la vérité terrain (segmentation manuelle). Les résultats obtenus sont encourageants et plus précis que ceux obtenus par l'approche classique de coupe de graphe utilisant uniquement les informations des niveaux de gris.

Mots clés: Segmentation d'image; Coupe de graphe; A priori de forme; Analyse en composantes principales

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Damien Grosgeorge, Caroline Petitjean, Su Ruan. Segmentation d'images par coupe de graphe avec a priori de forme. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3. ⟨hal-00656508⟩