Segmentation hiérarchique faiblement supervisée

Résumé : La segmentation d'images est le processus visant à partitionner une image en régions d'intérêt par rapport à des critères donnés. La segmentation hiérarchique s'est révélée être une approche majeure en ce sens, car elle favorise l'émergence des régions importantes à différentes échelles. D'autre part, de nombreuses méthodes nous permettent aujourd'hui d'avoir une information a priori sur la position des structures d'intérêt dans les images. Dans cet article, nous proposons un algorithme versatile de segmentation hiérarchique qui permet de prendre en compte une telle information a priori pour donner une segmentation hiérarchique qui met l'accent sur les régions ou contours d'intérêt tout en préservant les structures importantes dans l'image. Une application au problème de segmentation faiblement supervisée est présentée.
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Contributeur : Amin Fehri <>
Soumis le : lundi 19 février 2018 - 09:32:36
Dernière modification le : mardi 27 mars 2018 - 16:06:13
Document(s) archivé(s) le : lundi 7 mai 2018 - 13:08:41

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  • HAL Id : hal-01711811, version 1
  • ARXIV : 1802.07008

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Amin Fehri, Santiago Velasco-Forero, Fernand Meyer. Segmentation hiérarchique faiblement supervisée. 26e colloque GRETSI, Sep 2017, Juan-les-Pins, France. 〈hal-01711811〉

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