Cr´ eation d’une partition pr´ ecise de la sc` ene

En s’appuyant sur la souplesse de cette repr´esentation emboˆıt´ee de l’information, on doit proc´eder en dernier lieu `a la composition de la partition finale. Or, le but des techniques de segmentation multi´echelle ne s’arrˆete pas `a l’obtention d’une description hi´erarchique du contenu de l’image, mais `a la cr´eation d’une partition pr´ecise de la sc`ene.

En l’absence de marqueurs ou de toute autre information concernant les objets `a segmen- ter, le syst`eme peut ´eviter la sur-segmentation en proposant directement comme r´esultat une des partitions de la hi´erarchie. Pour d´ecider du nombre de r´egions de cette partition, on fait appel `a des hypoth`eses concernant la taille ou le niveau d’homog´en´eit´e des objets.

Cependant, lorsqu’il s’agit de la segmentation d’un objet complexe, il se peut qu’aucune des partitions ne s’y adapte compl`etement. Ceci arrive lorsqu’on pr´ecise le nombre de r´egions et certains objets ont fusionn´e de fa¸con incorrecte. C’est ´egalement le cas lorsqu’on voudrait que la partition ait plus de pr´ecision sur l’un des objets et moins dans le reste.

Pour faire face `a ce type de situation, certains syst`emes de segmentation multi´echelle ont pr´esent´e la composition de la partition finale sous la forme d’un processus interactif [108]. Ces approches donnent `a l’utilisateur des moyennes pour manipuler la hi´erarchie, tout en m´elangeant des r´egions en provenance de diff´erentes partitions jusqu’`a ce que le r´esultat soit satisfaisant. Il suffit de prendre comme point de d´epart la partition de la hi´erarchie qui s’approche le plus du d´ecoupage recherch´e. Ensuite on peut descendre dans la pyramide `a l’int´erieur des r´egions en demandant un plus grand nombre de r´egions, de la mˆeme fa¸con qu’on peut monter dans la pyramide en permettant aux r´egions sans int´erˆet de fusionner.

En guise d’exemple, dans la Figure 4.18 nous allons nous fixer comme but l’extraction du personnage en pr´eservant les traits de son visage. Parmi toutes les strat´egies qui seraient envisageables, celle que nous avons choisi proc`ede en deux ´etapes : sur la partition `a 10 r´egions (a), nous avons demand´e dans un premier temps de descendre dans la pyramide `a l’int´erieur de la r´egion du visage (b), et ensuite nous avons fusionn´e le reste des r´egions dans le fond pour mieux apercevoir le contour du personnage (c). Notons que les partitions (b) et (c) ne font pas partie de la hi´erarchie, car elles ont ´et´e cr´e´ees par composition de r´egions provenant

de plusieurs niveaux de la pyramide.

(a) partition de la (b) augmentation du d´etail (c) simplification hi´erarchie `a 10 r´egions dans le visage du fond

Fig. 4.18 –Cr´eation de la partition finale par composition de r´egions proc´edant de

diff´erents niveaux de la pyramide.

4.4

Conclusions

Dans ce chapitre nous avons abord´e, d’un point de vue g´en´eraliste, le probl`eme li´e `a la segmentation d’images. Dans la ligne de nos travaux, nous avons repris un algorithme mor- phologique, la Ligne de Partage des Eaux, r´eput´e pour sa versatilit´e et sa robustesse. En premier lieu nous avons d´ecrit son mode de fonctionnement, pour ensuite rentrer dans l’ana- lyse des r´esultats. Pour ´eviter une sur-segmentation de la sc`ene, l’usage de marqueurs s’est montr´e tr`es efficace. Par contre, la propagation des marqueurs ´etant ind´ependante des ca- ract´eristiques intrins`eques des r´egions, dans certains cas la LPE ne r´eussit pas `a isoler les objets marqu´es. Dans le but de donner une solution `a ce probl`eme, nous avons propos´e une nouvelle formulation du processus d’inondation classique en introduisant un ensemble de lois d’absorption comme le font les algorithmes de fusion de r´egions.

Nous sommes `a pr´esent en possession d’un ensemble d’outils puissants pour segmenter une sc`ene. Parmi les nombreuses applications qui peuvent ˆetre envisag´ees lorsqu’on dispose d’une image segment´ee, nous allons d´edier la deuxi`eme partie de ce m´emoire au domaine du suivi d’objets.

La Mise en Correspondance :

de l’image `a la s´equence

Introduction

J

usqu’`a pr´esent nous avons illustr´e la difficult´e de la segmentation sur des images fixes. De plus, nous avons vu que, dans certains cas, l’interaction humaine ´

etait le seul moyen de reconnaˆıtre les objets en leur associant un sens s´emantique. Cependant, lorsque nous voulons retrouver un objet dans une large collection d’images, ou suivre l’´evolution d’un objet au long d’une s´equence, la surveillance de chacune des partitions devient impossible. S’impose alors le d´eveloppement d’al- gorithmes de mise en correspondance capables de propager l’information dans une s´erie d’images, en limitant l’interaction humaine `a une seule ´etape d’initialisation.

5.1

Caract´erisation du probl`eme

L’interpr´etation humaine des images s’appuie au plus bas niveau sur un d´ecoupage ´el´emen- taire de la sc`ene. C’est pour cette raison que nous avons abord´e l’analyse des images num´eri- ques, nous consacrant en premier lieu `a l’´etude et au d´eveloppement de nouvelles techniques de filtrage, ensuite `a la segmentation. Cependant, il nous reste `a achever la tˆache la plus difficile, concernant la reconnaissance des objets pr´esents dans la sc`ene. Chez les humains, le processus d’identification d’un objet fait appel `a une m´emoire visuelle, essayant de retrouver cet ´el´ement dans l’ensemble d’images faisant d´ej`a partie de notre exp´erience. Cette recherche peut remonter `a une image vue il y a longtemps, ou `a une image vue `a l’instant o`u l’on suit un objet du regard.

Par analogie, dans le domaine de l’analyse des images num´eriques, le probl`eme de la reconnaissance d’objets consiste `a r´epondre `a cette question : en supposant qu’on dispose d’une ou de plusieurs images sur lesquelles on connaˆıt d´ej`a les objets d’int´erˆet, pourrions- nous les identifier s’ils apparaissent `a nouveau dans une autre image ? Ce probl`eme peut ˆetre pos´e pour atteindre deux objectifs diff´erents : la recherche d’images dans une base de donn´ees, et le suivi d’objets dans une s´equence vid´eo.

Dans le document Mise en correspondance de partitions en vue du suivi d'objets (Page 98-103)