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Segmentation final SEGMENTATION D ? IMAGES octobre La segmentation d ? images médicales D par la méthode de la ligne de partage des eaux I Introduction De nos jours le nombre d ? images stockées devient de plus en plus grand Chacun publie ses images sur l

SEGMENTATION D ? IMAGES octobre La segmentation d ? images médicales D par la méthode de la ligne de partage des eaux I Introduction De nos jours le nombre d ? images stockées devient de plus en plus grand Chacun publie ses images sur le Web sans pour autant y ajouter de bons mots clés Il est maintenant di ?cile de réaliser une recherche précise Pour pouvoir rechercher avec une grande puissance un ordinateur devrait découper chaque image en plusieurs objets et ensuite les classi ?er Segueni Lamia - Kellal Houda CSEGMENTATION D ? IMAGES octobre II Segmentation d ? image La segmentation d'image est une opération de traitement d'images qui a pour but de rassembler des pixels entre eux suivant des critères prédé ?nis Les pixels sont ainsi regroupés en régions qui constituent un pavage ou une partition de l'image Il peut s'agir par exemple de séparer les objets du fond Si le nombre de classes est égal à deux elle est appelée aussi binarisation Si l'homme sait naturellement séparer des objets dans une image c'est gr? ce à des connaissances de haut niveau compréhension des objets et de la scène Mettre au point des algorithmes de segmentation de haut niveau chaque région est un objet sémantique est encore un des thèmes de recherche les plus courants en traitement d'images La segmentation est une étape primordiale en traitement d'image À ce jour il existe de nombreuses méthodes de segmentation que l'on peut regrouper en quatre principales classes Segmentation fondée sur les régions en anglais region-based segmentation On y trouve par exemple la croissance de région en anglais region-growing décomposition fusion en anglais split and merge la ligne de partage des eaux en anglais watershed Segmentation fondée sur les contours en anglais edge-based segmentation Segmentation fondée sur classi ?cation ou le seuillage des pixels en fonction de leur intensité en anglais Classi ?cation ou thresholding Segmentation fondée sur la coopération entre les trois premières segmentations La segmentation consiste à créer des partitions dans l'image en identi ?ant des pixels similaires Le critère de similarité permet de contrôler l'aspect ?nal de la segmentation regroupement par couleur par homogénéité par taille La segmentation a pour objectif de di ?érencier des zones d'intérêt par exemple objets fond C'est généralement une première étape d'un traitement plus complexe comme le ?ltrage adaptatif ou la reconnaissance de formes Les méthodes de segmentation étant sensibles au bruit il est nécessaire de commencer par nettoyer l'image en appliquant les ?ltres usuels d'atténuation de bruit II Segmentation par approche région ? Les méthodes appartenant à cette famille manipulent directement des régions Soit elles partent d'une première partition de l'image qui est ensuite modi ?ée en divisant ou regroupant des régions et on parle alors de méthodes de type décomposition fusion ou split and merge en Anglais soit elles partent de quelques régions qui sont amenées à cro? tre par incorporation de pixels jusqu'à ce que toute l'image soit couverte et on parle alors de méthodes par croissance de régions