3 - Estimation des paramètres dans les chaînes de Markov cachées et segmentation d'images

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dc.contributor.author BENMILOUD (B.) en_US
dc.contributor.author PIECZYNSKI (W.) en_US
dc.date.accessioned 2005-07-22T09:14:43Z
dc.date.available 2005-07-22T09:14:43Z
dc.date.issued 1995 en_US
dc.identifier.citation Traitement du Signal [Trait. Signal], 1995, Vol. 12, N° 5, p. 433-454 en_US
dc.identifier.issn 0765-0019 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/1921
dc.description Our study deals with the parameter estimation problem of Hidden Marko v Chain models and with unsupervised Bayesian image segmentation . We propos e two new estimation algorithms obtained from Iterative Conditional Estimation (ICE) and Stochastic Estimation Maximisation (SEM), denoted by MICE and MSEM respectively, and show their competitiveness with respect to the Estimatio n Maximisation (EM) algorithm in different situations of chain homogeneity an d noise . We then study three unsupervised chain restauration algorithms, obtained by adding EM, MICE and MSEM respectively to the Maximum Posterior Mod e (MPM) restauration method. The transformation of bi-dimentional process to mono-dimentional ones using Peano curves makes possible the application of these three methods to the problem of unsupervised statistical image segmentation . Doing so, we obtain faster methods than those obtained by models using hidde n Markov random fields and we show that the loss of effectiveness, due to the poore r adequacy of the model, is acceptable in general. On the other hand, the flexibilit y of our modeling allows the conception of numerous unsupervised spatio-tempora l segmentation methods . We propose three of them and present results showing thei r application to the segmentation of a sequence of real images .
dc.description.abstract Notre étude traite de l'estimation des paramètres dans les chaînes de Markov cachées et de la segmentation statistique non supervisée d'images. Nous proposons deux algorithmes originaux d'estimation obtenus à partir des méthodes Iterative Conditional Estimation (ICE) et Stochastic Expectation Maximisation (SEM), notés MICE et MSEM respectivement, et montrons leur compétitivité vis-à-vis de l'algorithme Expectation Maximisation (EM) dans différents cas d'homogénéité et de bruitage des chaînes. L'étude du comportement des trois algorithmes de restauration non supervisée des chaînes obtenus par l'adjonction à la méthode Mode de la Marginale a Posteriori (MPM) des algorithmes EM, MICE, MSEM respectivement est ensuite proposée. La transformation des processus bidimentionnels en processus mono-dimentionnels par le parcours de Peano rend possible l'application de ces algorithmes au problème de la segmentation statistique non supervisée d'images. On obtient ainsi des méthodes plus rapides que celles utilisant des modélisations par champs de Markov cachés et nous montrons que la perte de l'efficacité est, en général, acceptable. La souplesse de notre modélisation permet par ailleurs la conception de nombreux algorithmes de segmentation statistique non supervisée spatio-temporelle d'images. Nous en proposons trois et présentons les résultats de leur application à la segmentation d'une séquence d'images réelles. en_US
dc.format.extent 52628 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso en_US
dc.publisher GRETSI, Saint Martin d'Hères, France en_US
dc.relation.ispartofseries Traitement du Signal
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation en_US
dc.source Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1995, Vol. 12, N° 5, p. 433-454 en_US
dc.subject.cnrs Traitement image en_US
dc.subject.cnrs Image numérique en_US
dc.subject.cnrs Estimation paramètre en_US
dc.subject.cnrs Chaîne Markov en_US
dc.subject.cnrs Segmentation en_US
dc.subject.cnrs Méthode itérative en_US
dc.subject.cnrs Statistique en_US
dc.subject.cnrs Résultat expérimental en_US
dc.title 3 - Estimation des paramètres dans les chaînes de Markov cachées et segmentation d'images en_US
dc.title.alternative Parameter estimation in hidden Markov chains and segmentation of images en_US
dc.type Article en_US
dc.contributor.affiliation Département Signal et Image, Institut National des Télécommunications, 9, rue Charles Fourier, 91011 Evry en_US


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