Methode adaptative d'extraction de contours a seuil constant

Notre étude se situe dans le domaine du traitement numérique d'image et plus particulièrement dans celui de l'extraction de contours dans les images. Une des méthodes de détection de contours les plus utilisées est le rehaussement d'image suivi d'un seuillage. C'est une méthode locale qui se fait par la mesure des discontinuités de niveaux de gris sur un voisinage centré, suivi d'une comparaison par rapport à un seuil. Les problèmes de mise en oeuvre d'une telle méthode sont d'une part la synthèse du filtre, et d'autre part le choix de la valeur du seuil. Nous présentons dans cet article, deux nouvelles méthodes complémentaires, une de synthèse générale d'opérateurs différentiels linéaires et non récursifs adaptés aux types de contours, et l'autre permettant le calcul du seuil optimal en fonction du taux de fausses alarmes désiré. Après avoir explicité la méthode de manière théorique, celle-ci est illustrée et comparée aux méthodes existantes, sur des images de scènes naturelles. L'avantage et l'originalité de cette méthode par rapport à celles existantes est de permettre la sélection a priori du type de signal à détecter ou à rejeter comme faisant partie d'un contour. Elle opère donc de manière sélective sur les contours contenus dans une image, la détection se faisant à seuil constant quelque soit le rapport S/B sur l'image, à taux de fausses alarmes fixé