Kursinformation

M2 IA2VR - Traitement et Modélisation pour l'Image 

La segmentation d'image est une opération de traitement d'images qui a pour but est de partitioner une image en groupes de pixels suivant des critères donnés (eg. ressemblance du niveau de gris du pixel, connectivité de regions, ...). La segmentation est beaucoup utilisée pour séparer un objet du fond. Après la segmentation, nous pouvons faire les analyses sur l'objet extrait (eg. reconnaissance de l'objet, les mesures sur l'objet, ...).

Ce cours a pour objectif d'étudier des différents méthodes de segmentation qui sont regroupés en quatre principales classes : 

1. La segmentation basée sur l'histogramme
   • Seuillage : seuillage global, seuillage local et seuillage adaptatif
   • K-mean classification
   • Super-pixels  
2. La segmentation basée sur les régions
   • Croissance de région
   • Division et fusion
   • Graph-cut
3. La segmentation basée sur les contours
   • Approche frontière avec le gradient
   • Ligne de partage des eaux
   • Modèle déformable
4. Segmentation par apprentisage automatique
   • Mean-Shift segmentation
   • Segmentation par textures
   • Apprentissage profond avec réseaux de neurones

Vous avez un TP pour chaque séance de cours qui sont pour le but de mettre en pratique les algorithmes vus en cours.