Segmentation of color images by pixels classification and hierarchy of partitions
Segmentation d’images couleur par classification pixellaire et hiérarchie de partitions
Résumé
The first part of this work is devoted to the development of a segmentation strategy of microscopic color images which can contribute to the enrichment of the segmentation stage of an automated microscopy analysis station. We first of all expose several approaches of unsupervised and supervised pixel classifications and show the importance of the color space choice. The complementarity which can exist between classifiers is exploited by proposing a method for combining pixel classifications taking account the number of combined classifiers and the neighbourhood information. Finally we integrate these methods in a morphological approach relying on a color watershed and evaluate the results by an evaluation method adapted to cytology.
In a more general context, the second part of this work deals with the segmentation of color images by hierarchy of partitions. We first of all present a new connective criterion and an approach for creating hierarchy of partitions allowing to quickly simplify or segment an image. We then focus on color mathematical morphology and propose a graph approach to determine the infimum and the supremum of color vectors set , this enables a new formulation of the waterfall algorithm. Finally, we define an energy function being which can be used either to automatically determine the best level of a hierarchy of partitions or as a termination criterion for region merging.
La première partie de ce travail est consacrée au développement d’une stratégie de segmentation d’images microscopiques couleur pouvant contribuer à l’enrichissement de l’étape de segmentation d’une station d’analyse de microscopie automatisée. Nous exposons tout d’abord diverses approches de classifications pixellaires non supervisées et supervisées et montrerons l’importance du choix de l’espace couleur. Nous exploitons ensuite la complémentarité qu’il peut exister entre les classifieurs en proposant une méthode de combinaison de classifications pixellaires tenant compte du nombre de classifieurs combinés et de l’information de voisinage. Enfin, nous intégrons ces méthodes dans une approche morphologique basée sur une ligne de partage des eaux couleur et évaluons les résultats à l’aide d’une méthode d’évaluation adaptée à la cytologie. Dans un contexte plus général, la deuxième partie de ce travail traite de la segmentation d’images couleur par hiérarchie de partitions. Nous présentons tout d’abord un nouveau critère connectif puis une approche de création de hiérarchie de partitions permettant de simplifier ou de segmenter une image rapidement. Nous nous intéressons ensuite à la morphologie mathématique couleur et
proposerons une approche par graphe permettant de déterminer l’infimum et le suprémum d’un ensemble de vecteurs couleur, ce qui implique une nouvelle formulation de l’algorithme du waterfall. Enfin, nous définissons une fonction d’énergie qui peut servir à déterminer automatiquement le meilleur niveau d’une hiérarchie de partitions ou bien comme critère de terminaison dans un processus de fusion de régions par descente d’énergie.
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