Agents situés dans l'image et organisés en pyramide irrégulière: Contribution à la segmentation par une approche d'agrégation coopérative et adaptative - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2001

Multi-agent system organized in an irregular Pyramid: Application for image segmentation

Agents situés dans l'image et organisés en pyramide irrégulière: Contribution à la segmentation par une approche d'agrégation coopérative et adaptative

Résumé

Image situated agents provide a suitable framework to implement locally cooperative adapted strategies for image segmentation. They also render easier a priori knowledge integration that provides new constraints that are required for all image processing steps (from segmentation to interpretation). We present a conceptual framework for the software architecture of a low level vision system. The latest, which is based on image situated agents, is analyzed and described in three steps : 1. A global and structural description of the agents' organization. In this description step, we establish the links between agents. We propose the use of the irregular pyramid that imposes its structure to agents population in order to guaranty a global tractable and convergent behavior. 2. A local functional and behavioral agent's description. We propose a specific implementation of our agents software architecture. In the latest, two types of agents that represent region or edge image primitives are locally interacting inside the pyramid. Our goal is to show how our methodology allows a rich flexible and distributed implementation of aspects such as model integration, and -region/region, edge/region- cooperative strategies. 3. Finally, a global comparative and functional analysis checks that the set of local interactions produces a good image segmentation. Comparative evaluation is performed on medical and synthetic images.
Les agents situés dans l'image fournissent un cadre privilégié pour la mise en oeuvre de stratégies coopératives et localement adaptées en segmentation d'image. Ils facilitent l'intégration des connaissances a priori, expressions d'un modèle, permettant ainsi de dégager de nouvelles contraintes indispensables à toutes les étapes de la vision par ordinateur (de la segmentation à l'interprétation). Nous proposons un cadre conceptuel pour l'architecture logicielle d'un système de vision bas-niveau basée sur des agents situés dans l'image. Une telle architecture est articulée en trois niveaux d'analyse et de description : 1. Description globale et structurelle de l'organisation regroupant les agents. Cette étape de description s'attache à établir les liens entre agents. Nous proposons comme élément organisationnel la pyramide irrégulière qui impose sa structure à la population d'agents, afin de garantir un comportement globalement contrôlable et convergent de ces derniers. 2. Description locale, fonctionnelle et comportementale des agents composant le système. Nous proposons une mise en oeuvre particulière de l'architecture logicielle de vision bas-niveau. Dans cette dernière, deux familles d'agents, qui traduisent des primitives région et contour, interagissent localement au sein de la pyramide. Notre objectif est de montrer comment cette méthodologie permet une implémentation riche, flexible et distribuée des aspects précédemment identifiés; à savoir : l'adaptation locale, l'intégration et l'expression d'incertitudes dans l'information a priori et des traitements coopératifs région/région et région/contour. 3. Finalement, une analyse globale, comparative et fonctionnelle vérifie que l'ensemble des interactions locales produit une bonne segmentation des images. Nous comparons notre approche avec d'autres méthodes de segmentation sur des images médicales et des images de synthèse.
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Dates et versions

tel-00944164 , version 1 (10-02-2014)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00944164 , version 1

Citer

Edouard Duchesnay. Agents situés dans l'image et organisés en pyramide irrégulière: Contribution à la segmentation par une approche d'agrégation coopérative et adaptative. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Rennes 1, 2001. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00944164⟩
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