Etude D’un Contour Actif Basé Région Utilisant L’information Locale

Résumé: La segmentation d’objets par la méthode des contours actifs basée région permet une segmentation de l’objet d’intérêt, en utilisant lesbénéfices des statistiques locales pour guider le contour actif. Toutes les informations, dont aura besoin le contour actif pour évoluer, seront extraites d’une région locale autour du point considéré du contour. Cette région locale prend la forme d’un disque (ou un carré) autour du ledit point. Lors de l’étude de cette méthode et après avoir effectue plusieurs tests sur différentes types d’images, nous avons constaté que cette approche présente une robustesse à la fois aux attributs hétérogènes et à la présence du bruit dans l’image, mais elle présente certains problèmes. En effet, la sensibilité du modèle à l’initialisation du contour, nous retourne au problème d’initialisation des snakes. Encore, un mauvais choix des paramètres induit, le plus souvent, au blocage du contour actif dans le minimum local. Par exemple, pour obtenir une bonne segmentation, il est indispensable de choisir la bonne taille du rayon ou de la région locale. Nous avons, ensuite, comparer cette approche avec d’autres méthodes de contours actifs à savoir, le snake, le modèle globale de Chan etVeseet un modèle local. Les résultats étaient intéressants que se soit en qualité de segmentation ou en temps de calcul.

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