Segmentation d’images par modèle de mélange conjoint non gaussien

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/70385
Title: Segmentation d’images par modèle de mélange conjoint non gaussien
Author: Derrode, Stéphane; Pieczynski, Wojciech
Abstract: L’idée à l’origine du modèle de mélange conjoint (MMConjoint) est de classer simultanément deux ensembles d’observations en introduisant un a priori conjoint entre les deux classifications et un lien statistique entre les deux observations. Nous étudions en particulier le cas de mélanges gaussiens et le cas de mélanges paramétriques non gaussiens construits à partir de copules et de marginales non gaussiennes. Nous établissons également un algorithme EM et un algorithme ECI pour l’estimation automatique des paramètres, rendant la méthode de classification non supervisée. Le modèle est illustré à travers la segmentation d’images vectorielles couleur et IRM. Les résultats obtenus améliorent les segmentations individuelles des bandes par des modèles de mélange classiques.The idea behind the Pairwise Mixture Model is to classify simultaneously two sets of observations by introducing a joint prior between the two corresponding classifications and some statistical relations between the two observations. We address both the Gaussian case and non-Gaussian parametric case built with copula-based parametric models and non- Gaussian margins. We also provide EM and ICE algorithms for automatic parameters estimation in order to make classification algorithms unsupervised. The model is illustrated through the segmentation of vectorial images (color and IRM). Results are compared to the segmentations obtained using independent mixture models on individual bands.
Subject: classification bayésienne; modèle de mélange; copules; segmentation d’images; bayesian classification; probabilistic mixture model; copulas; image segmentation
Publisher: Lavoisier
Date: 2012

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