Segmentation par ligne de partage des eaux basée sur des connaissances texturales
Résumé
The goal of image segmentation is to create homogeneous regions using a criterion depending on the problem to be solved. For instance, this criterion can be pixel values or textural indices. Once the segmentation is obtained, a region-based classification can be computed in order to give a semantic to each object of the image. Assumption of homogeneity between pixels belonging to the same objet should allow to build regions corresponding to image objects. In the case of complex images, like very high spatial resolution remotely sensed images, classical homogeneity is no longer true, thus decreasing the segmentation quality. In this paper, we propose to use prior textural knowledge from labeled samples in a watershed segmentation algorithm. We introduce a higher level homogeneity criterion based on textural knowledge.
La segmentation d'une image a pour but de créer des régions homogènes selon un critère défini en fonction de l'application considérée. Le critère peutêtre, par exemple, les valeurs des pixels de l'image ou des indices de texture. Une fois la segmentation obtenue, une classification des régions peutêtre effectuée afin d'associer une sémantique aux objets présents dans l'image. L'hypothèse d'homogénéité entre des pixels d'un même objet doit permettre la construction de régions correspondant aux objets de l'image. Dans le cas d'images complexes comme les images satellitesà très haute résolution spatiale, l'homogénéité classique des pixels d'un même objet n'est pas valide, réduisant la qualité des segmentations obtenues. Dans cet article, nous proposons d'intégrer au processus de segmentation par ligne de partage des eaux des connaissances sous forme d'exemplesétiquetés par l'utilisateur. Nous introduisons ainsi un critère d'homogénéité de plus haut niveau basé sur des connaissances texturales.
Domaines
Traitement des images [eess.IV]| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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