Une méthode coopérative pour la segmentation d’images

Abstract

La segmentation est une étapes très importante en traitement d’images . Jusqu’à ce jour, il n’existe pas de méthode universelle de segmentation d’image, il existe deux approches duales. L’approche de segmentation par contour consiste à localiser les frontières des objets et l’approche de segmentation par région consiste à partitionner l’image en un ensemble de régions.les limites de chaque approche ont conduit à la naissance d’une nouvelle approche sous le nom « coopération région-contour », elle est basée sur la coopération entre les deux approche précédentes. Elle exploite les avantages de ces deux types de segmentation pour aboutir à un résultat plus précis et plus fidèle. on distingue trois types de coopération : séquentielle ,des résultats et mutuelle .Dans notre travail, nous avons proposés une nouvelle méthode basée sur la complémentarité (intégration de ) entre deux types de coopération (séquentielle et résultats ) en combinat leurs résultats, afin d’améliorer la segmentation et d’obtenir un résultat plus clair .nous avons utilisé chan-vese pour la détection des contour et la croissance des région pour la détection des région Segmentation is a very important step in image processing. Until today, there is no universal method of image segmentation, there are two dual approaches. The contour segmentation approach consists in locating the boundaries of the objects and the region segmentation approach consists in partitioning the image into a set of regions. The limits of each approach have led to the birth of a new approach under the name "region-contour cooperation", it is based on the cooperation between the two previous approaches. In our work, we proposed a new method based on integration of two types of cooperation (sequential and results) by combining their results, in order to improve segmentation and obtain a clearer result. we used Chan-Vese for contour detection and region growth for region detection. التجزئة هي خطوة مهمة جدًا في معالجة الصور. حتى اليوم، لا توجد طريقة عالمية لتجزئة الصور، هناك نهجان مزدوجان. يتكون نهج تجزئة الحدود في تحديد حدود الأجسام، بينما يتكون نهج تجزئة المناطق في تقسيم الصورة إلى مجموعة من المناطق. لقد أدت حدود كل نهج إلى ظهور نهج جديد باسم "تعاون المنطقة-الحدود"، وهو يعتمد على التعاون بين النهجين السابقين. في عملنا، اقترحنا طريقة جديدة تعتمد على دمج نوعين من التعاون (التسلسلي ونتائج التعاون) عن طريق الجمع بين نتائجهما، من أجل تحسين التجزئة والحصول على نتيجة أوضح. استخدمنا طريقة تشان-فيس للكشف عن الحدود ونمو المنطقة للكشف عن المناط