Apport d'une nouvelle mesure de dissimilarité : un algorithme de segmentation basé sur les graphes

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en mathématiques

Résumé

Ce mémoire étudie la segmentation d'image en régions. Dans ce but, un prédicat permettant de détecter la présence éventuelle d'une frontière entre deux régions est construit, ainsi qu'une représentation de l'image par un graphe. Ensuite un algorithme efficace est développé sur base de ce prédicat et de cette représentation. \\ Cet algorithme est appliqué avec deux mesures de dissimilarité entre pixels : une distance euclidienne usuelle et une nouvelle mesure de dissimilarité basée sur les fonctions de répartitions empiriques. Il est alors possible de comparer l'influence de cette nouvelle mesure de dissimilarité sur la segmentation avec la distance euclidienne.
Date de réussite2007
langueFrançais
SuperviseurJean-Paul Rasson (Promoteur), André Hardy (Jury), Marcel Remon (Jury) & François Roland (Jury)

Keywords

  • Image segmentation
  • clustering
  • empirical distribution function
  • dissimilarity
  • graph algorithm

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Apport d'une nouvelle mesure de dissimilarité : un algorithme de segmentation basé sur les graphes
Barthélemy, J. (Auteur). 2007

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en mathématiques