Application Du Modèle Autorégressif À La Segmentation D'images Texturées
Résumé: Le traitement et l’analyse d’image sont nés de la nécessité de remplacer l’observateur humain par la machine, à présent l’analyse d’image est allée au-delà de cette idée, des solutions ont été proposées pour traiter des problèmes correspondant à des situations aux quelles l’observateur humain n’avait jamais été confronté. La qualité de l’interprétation d’une image dépend fortement de celle de la segmentation. Malgré la grande diversité de méthodes, les résultats de segmentation restent moyens et varient en fonction de la technique choisie. Cette thèse s’inscrit dans le cadre d’application d’un modèle autorégressif à la segmentation d’images texturées. Ce modèle considéré comme un filtre touts pôles consiste à balayer l’image ligne par ligne puis regrouper les pixels parcourus dans une séquence monodimensionnelle. Son principe est de prévoir les attributs d’un pixel en fonction des pixels précédemment rencontrés aux cours du balayage. L’image est une représentation bidimensionnelle, vue la complexité de cette représentation et pour ce rapprocher du cas 2D nous avons fait appel aux différents types de parcours, dans notre application nous nous sommes limités aux deux types Vidéo et Hilbert. Les résultats sont évalués sur des images synthétiques et des images réelles.
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