6 - Une décomposition non linéaire pour la segmentation de textures bruitées

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1819
Title: 6 - Une décomposition non linéaire pour la segmentation de textures bruitées
Author: WANG (D.); HAESE-COAT (V.); RONSIN (J.)
Abstract: Cet article présente d'abord la décomposition morphologique multi-tailles (DMM) fondée sur la morphologie mathématique, qui permet la décomposition d'une image texturelle en un ensemble d'images composantes suivant la taille et le niveau de gris des primitives texturelles dans l'image. La DMM peut conduire à de bons résultats en segmentation supervisée de textures bruitées lorsque le rapport signal à bruit de l'image à segmenter est proche de celui des images de référence utilisées pour l'apprentissage. Ensuite cette décomposition est généralisée par le filtre d'ordre afin de mieux l'adapter aux textures bruitées. Les résultats expérimentaux montrent que la décomposition généralisée s'avère en effet moins sensible au bruit
Description: This paper presents firstly the multi-size morphological decomposition (MMD) based on mathematical morphology, which can décompose a textured image into a set of component images according to the size and the gray level of texture primitives in the image . The MMD can give good results for supervised segmentation of textured images while the signal to noise ratio of the image to be segmented is near to that one of the reference images used for learning. Then, this decomposition is generalized by using the rank-order filter for fitting better to noisy textures . Experimental results show that the generalized decomposition is more robust to noises . It can improve the segmentation results when the signal to noise ratio of the image to be segmented is different from that of the reference images .
Subject: Traitement image; Analyse image; Morphologie mathématique; Segmentation; Image bruitée; Décomposition; Analyse texture
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1993

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