Simulation de processus objets : Etude de faisabilité pour une application à la segmentation dimageReport as inadecuate




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1 ARIANA - Inverse problems in earth monitoring CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , SIS - Signal, Images et Systèmes

Résumé : Dans cette étude, nous comparons l-efficacité de deux techniques de simulation par chaînes de Markov MCMC de processus aléatoires sur des ensembles d-objets géométriques : l-algorithme de naissance-mort et celui de Metropolis-Hastings-Green. Les comparaisons sont effectuées sur différents modèles de processus objets de type attractif présentant un intérêt en traitement d-image. Nous appliquons ensuite ces méthodes de simulation à la segmentation d-image. Pour cela, nous nous plaçons dans le cadre bayésien : nous définisson- s donc un modèle a priori attractif simple sur des objets rectangulaires, ainsi qu-un terme d-attache aux données garantissant l-adéquation des objets à l-image. Nous utilisons ensuite un recuit simulé pour extraire les différentes zones de l-image. Des tests sont effectués sur des images synthétiques.

Mots-clés : PROCESSUS MARKOV OBJETS METHODES MCMC SEGMENTATION D-IMAGE





Author: Mikael Imberty - Xavier Descombes -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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