Approche fonctionnelle générique des méthodes de segmentation d\u27images

La segmentation d\u27image est une opération de traitement d\u27image de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions (ensembles de pixels) appartenant à une même structure (objets ou scène imagés). Cette opération est à la base de nombreuses applications tant en vision industrielle, qu\u27en imagerie médicale. De nombreuses recherches ont eu lieu dans le passé sur les méthodes de segmentation. Il en résulte un très grand nombre de méthodes dont la comparaison, soit en terme de structure soit en terme de performance, est très difficile. L\u27objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle vision de la segmentation d\u27images basée sur un modèle fonctionnel (MF) original. Ce modèle qui décrit la segmentation en termes de fonctions, se présente sous la forme d\u27un opérateur de segmentation (OS). L\u27OS est composé de cinq blocs élémentaires enchaînés au cours d\u27un processus itératif qui correspond au processus de segmentation. Ce modèle fonctionnel unifie les méthodes de segmentation sous un formalisme commun et permet une meilleure compréhension de ces méthodes. En effet, la décomposition avec la même logique de techniques de segmentation (simple ou complexe) a priori totalement différentes a été obtenue et implantée. Cela a permis de montrer la généricité du modèle proposé et son utilité pour la structuration, la comparaison et l\u27implantation logicielle des nombreuses méthodes de segmentation. Ces décompositions qui ont conduit à un certain nombre de blocs fonctionnels indépendants, ont servi à la réalisation d\u27un logiciel modulaire dénommé GenSeg. Ce logiciel peut aider à terme à construire de nouvelles techniques de segmentation