. Sur-les-données-de-stutz, 49] (qui rassemblent à la fois des images de la base de données de Berkeley [30] et de celle de NYU [47]) nous avons uniquement testé l'algorithme ASARI et nous avons interprété les scores obtenus à l'aune de ceux présentés par Stutz et al. [49] pour les méthodes, vol.52

. De-felzenszwalb, , vol.13

. De-liu, , vol.26

C. De, , vol.8

L. Méthodes-de-machairas, , vol.29

, ASARI respecte la propriété 1, qui implique la validité ou non de la sur-segmentation produite. Comme l'algorithme SLIC [1] respecte cette propriété, les sommets de G 1 correspondent à des régions formant une partition en composantes connexes de l'image. Par ailleurs, ASARI ne fusionne deux sommets qu'à la condition qu'ils soient voisins. Le résultat de cette fusion constitue donc bien une composante connexe. Enfin, un pixel est attribué à un et un seul sommet

, Le nombre moyen de voisins pour un sommet, sur l'ensemble des images des trois ensembles de données (BSD, NYU et HSID)

, Les tableaux 6.1 et 6.2 comparent les résultats obtenus par ASARI avec les scores atteints par les méthodes évaluées par Stutz et al. À part pour ASARI, les scores rapportés sont ceux de l'étude de Stutz et al

, Les performances atteintes sont mises en regard du nombre de superpixels N S. Dans le cas d'ASARI, ce nombre n'est pas connu à l'avance : il est le résultat du nombre de fusions pratiquées par l'algorithme. A contrario, les méthodes évaluées par Stutz et al. ont été paramétrées pour produire environ 1500 superpixels pour les images de NYU, L'adhérence aux contours est donnés par les mesures F ES (équation 6.19) et F RC (équation 6.20)

, Sur-segmentation

, motivations des algorithmes de sur-segmentation est de créer des groupes de pixels homogènes, les superpixels, moins nombreux que les pixels, donc plus rapides à traiter que ces derniers. Cependant, les données de référence utilisées pour évaluer les méthodes de sur-segmentation sont des images de taille modeste : à peine quelques milliers de pixels. Afin d'y remédier, nous avons conçu et mis à disposition un nouvel ensemble de données, HSID, composé d'images de tailles diverses, avec toutefois une majorité de grandes images, contenant plusieurs millions de pixels. Les particularités de ces données nous ont conduit à repenser les mesures traditionnellement utilisées pour évaluer la qualité d'une sur-segmentation

. Enfin, une analyse des méthodes utilisant les superpixels nous a permis de formaliser les attentes propres à un algorithme de sur-segmentation

, les méthodes de l'état de l'art appliquées aux images de HSID révèlent que seulement trois d'entre elles conservent leurs bonnes performances lorsqu'elles sont amenées à traiter des images de tailles différentes ou des images de grande taille

. De-felzenszwalb, 13] fournit un compromis intéressant : bénéficiant d'une bonne adaptabilité, il est capable d'atteindre une adhérence aux contours correcte avec un nombre de superpixels raisonnable

. Achanta, 1] est de loin la méthode la plus rapide, avec un temps d'exécution dix fois inférieur à celui d'ERS. Il requiert toutefois quelques superpixels supplémentaires pour obtenir la même adhérence aux contours que ses deux concurrents

, Proposition d'une nouvelle méthode L'étude des algorithmes de sur-segmentation existants nous a conduit à proposer, dans le chapitre 6, une nouvelle méthode, ASARI. Cette dernière s'appuie sur un premier résultat obtenu grâce à l'algorithme SLIC, qui correspond à une sur-segmentation en de très nombreux superpixels. Certains de ces superpixels sont alors fusionnés afin d'aboutir à un résultat meilleur Une version de démonstration de cette application Android (avec les principales fonctionnalités) est disponible à l

, L'ensemble des images et des segmentations de référence constituant HSID sont disponibles à l'adresse suivante

, Implémentation d'ASARI

. Le-code-source-d'asari-est-disponible-À-l'adresse-suivante,

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