Segmentation D’images Par Colonies De Fourmis Artificielles Hybrides
Résumé: Dans ce travail, nous avons présenté une nouvelle approche de segmentation d’images en contours dans le but de détecter les frontières qui séparent les différentes régions de l’image. En s’intéressant à la pensée biomimétique, nous avons essayé d’envisager l’étude et la description d’une approche biomimétique hybride (coopération région-contours), qui consiste à segmenter les régions d’une image par une méthode dite les K-Plus Proches Voisins, qui se base sur la classification des pixels pour sectionner l’image en différentes classes ou régions, ainsi les résultats obtenus seront exploités par une autre méthode dite Colonies de Fourmis Artificielles, qui s’inspire du comportement collectif de la population de fourmis naturelles en optimisant le chemin pour la recherche de la nourriture ( fourragement). Ces fourmis sont capables de s’auto-organiser pour faire émerger une segmentation optimale en détectant les contours (limites) des différentes régions, ainsi la carte contours de l’image originale est obtenue après un processus itératif et stochastique en utilisant une information heuristique et des traces de phéromones artificielles.
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