Contours actifs paramétriques pour la segmentation<br />d'images et vidéos - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2004

Parametric active contours for image and video segmentation

Contours actifs paramétriques pour la segmentation
d'images et vidéos

Résumé

Active contour modeling represents the main framework of this thesis. Active contours are dynamicmethods applied to segmentation of still images and video. The goal is to extract image regionscorresponding to semantic objects. Image and Video segmentation can be cast in a minimizationframework by choosing a criterion which includes region and boundary functionals. This minimizationis achieved through the propagation of a region-based active contour. The efficiency of thesemethods lies in their robustness and their accuracy. The aim of this thesis is triple : to develop (i) amodel of parametric curve providing a smooth active contour, to precise (ii) conditions of stable evolutionfor such curves, and to reduce (iii) the computation cost of our algorithm in order to providean efficient solution for real time applications.We mainly consider constraints on contour regularity providing a better robustness regarding tonoisy data. In the framework of active contour, we focus on stability of the propagation force, onhandling topology changes and convergence conditions. We chose cubic spline curves. Such curvesprovide great properties of regularity, allow an exact computation for analytic expressions involvedin the functional and reduce highly the computation cost. Furthermore, we extended the well-knownmodel based on interpolating splines to an approximatingmodel based smoothing splines. This latterconverts the interpolation error into increased smoothness?smaller energy of the second derivative.The flexibility of this new model provide a tunable balance between accuracy and robustness.The efficiency of implementating such parametric active contour spline-based models has beenillustrated for several applications of segmentation process.
Cette thèse s'inscrit dans le cadre des modèles de contours actifs. Il s'agit de méthodes dynamiquesappliquées à la segmentation d'image, en image fixe et vidéo. L'image est représentée par desdescripteurs régions et/ou contours. La segmentation est traitée comme un problème deminimisationd'une fonctionnelle. La recherche du minimum se fait via la propagation d'un contour actif dit basérégions. L'efficacité de ces méthodes réside surtout dans leur robustesse et leur rapidité. L'objectifde cette thèse est triple : le développement (i) d'une représentation paramétrique de courbes respectantcertaines contraintes de régularités, (ii) les conditions nécessaires à une évolution stable de cescourbes et (iii) la réduction des coûts calcul afin de proposer une méthode adaptée aux applicationsnécessitant une réponse en temps réel.Nous nous intéressons principalement aux contraintes de rigidité autorisant une plus granderobustesse vis-à-vis du bruit. Concernant l'évolution des contours actifs, nous étudions les problèmesd'application de la force de propagation, de la gestion de la topologie et des conditionsde convergence. Nous avons fait le choix des courbes splines cubiques. Cette famille de courbesoffre d'intéressantes propriétés de régularité, autorise le calcul exact des grandeurs différentiellesqui interviennent dans la fonctionnelle et réduit considérablement le volume de données à traiter.En outre, nous avons étendu le modèle classique des splines d'interpolation à un modèle de splinesd'approximation, dites smoothing splines. Ce dernier met en balance la contrainte de régularité etl'erreur d'interpolation sur les points d'échantillonnage du contour. Cette flexibilité permet ainsi deprivilégier la précision ou la robustesse.L'implémentation de ces modèles de splines a prouvé son efficacité dans diverses applicationsde segmentation.
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Dates et versions

tel-00327411 , version 1 (08-10-2008)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00327411 , version 1

Citer

Frédéric Precioso. Contours actifs paramétriques pour la segmentation
d'images et vidéos. Interface homme-machine [cs.HC]. Université Nice Sophia Antipolis, 2004. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00327411⟩
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