Segmentation d'images par comparaison d'histogrammes de lois d'innovations

Nous proposons, dans ce papier, une méthode de détection de changements de modèles à partir de modélisations de type AR par la comparaison d'histogrammes approchant des lois de probabilité dont le nombre de classes est déterminé par différents critères d'information. Ces critères ont été initialement développés pour la sélection d'ordre de modèles ou pour des techniques de codage, et sont ici reformulés pour être appliqués aux histogrammes. Le support est constitué de fichiers images issus de photographies comportant des zones de caractères à localiser. Il s'agit de différencier les zones de fond des zones de caractères par comparaisons des histogrammes de leur loi d'innovation respective