AI Cours3

Question 1

Segmenter une image?

Answer 1

Partitionner l’image en zone homogènes selon un critère déterminé: couleur, texture, niveau de gris, indice,…

Question 2

Plusieurs approches

Answer 2

• Approches GLOBALES: histogrammes
• Approches LOCALES: region growing,
  split & merge,contours

Question 3

Approches GLOBALES: histogrammes

Answer 3

Si les objets présents dans l’image ont des couleurs bien distinctes et uniformes, ils vont apparaître comme des pics dans l’histogramme.

Question 4

Croissance de région (Region Growing)

Answer 4

*Partant d’un point amorce (germe) et l’on l’étend en ajoutant les points adjacents de la frontières la région réduite qui satisfont le critère d’homogénéité
*on associe aux germes les pixels adjacents qui sont en accord avec le prédicat (qui permet de dire que le germe va s’étaler)

Question 5

Split & Merge

Answer 5

Diviser pour régner —> « tri fusion »
*»»»» 2 PHASES
Phase 1 : Subdiviser l’image en zones homogènes
élémentaires (C1) = SPLIT
Phase 2 : fusionner les zones adjacentes (C2) = MERGE

Question 6

SPLIT:

Answer 6

Pour que la subdivision soit automatique —» Procédé (structure de données) + Critère
Récursivement, chaque feuille F est subdivisée en quatre si elle n’est pas « C1-homogène », et les quatre sous images sont ajoutée en tant que feuilles de F.

Question 7

Fusion : Merge

Answer 7

coder la propriété d’adjacence

Question 8

Chaque nœud du graphe d’adjacence des régions (RAG) est examiné selon l’algorithme :

Answer 8

Tant que un des voisins de ce nœud est à une distance (au sens du critère) inférieure à un seuil de regroupement, les deux nœuds fusionnent
dans le RAG.
La distance en terme d’homogénéité de régions
est portée par l’arrête valuée qui les relie dans
le RAG

Question 9

Contours Actifs (snakes)

Answer 9

Utiliser des courbes déformables qui sont « attirées » par les formes recherchées dans l’image.

Question 10

Qu’est ce qu’un snake?

Answer 10

Esnake = Einterne (* Propriétés intrinsèques
* Longueur, courbure…) + Eexterne(Propriétés locales de l’image autour du snake)

Question 11

Algorithme « ConDensAtion »

Answer 11

Condensation = Conditional Density Propagation
(algorithme de type “contours actifs”)
Algorithme probabiliste intégrant:
* des informations contextuelles (modèle observationnel adapté au problème)
* des connaissances a priori
* une intégration temporelle (tracking)