Modélisation markovienne pour le groupement de contours avec une coopération contours-régions
Abstract
Dans ce rapport, nous présentons un nouveau modèle markovien pour la restauration de contours incomplets en utilisant une coopération contours-régions. A partir de l'image originale des niveaux de gris, les contours correspondent aux discontinuités de l'intensité lumineuse. Ils sont fréquemment détectés à l'aide d'un filtrage de Canny-Deriche, suivi de la suppression des non-maxima locaux et d'un seuillage par hystérésys. Les contours sont biens localisés mais présentent parfois certaines interruptions, notamment aux niveaux des «coins» et des «jonctions en T». Pour les compléter, nous conservons comme données initiales ces contours et des régions informations sur les régions définies à partir d'un algorithme «fusion-éclatement». Cet algorithme de prolongation des lignes de contours a pour contrainte de ne pas prolonger un contour dans une zone homogène. Pour ce faire, nous définissons des critères à minimiser afin de compléter les parties manquantes, et nous les insérons dans une nouvelle fonction d'énergie. De plus, nous déterminons des contraintes sur les constantes incluses dans la fonction d'énergie. C'est à l'aide de la méthode des «boites qualitatives» que nous justifions le choix de ces constantes.\ Pour optimiser cette fonction, nous mettons en oeuvre des méthodes stochastique ou déterministe, qui permettent d'aboutir à une configuration stable dans laquelle les contours sont complétés. Cette méthode a été testée sur différentes images et permet d'obtenir des résultats de bonne qualité.