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Article dans une revue

Segmentation d'images hyper-spectrales

Résumé : Nous présentons un algorithme de segmentation d'images hyper-spectrales supposées constantes par régions. Cet algorithme est composé de trois phases. La première est une phase de débruitage inspirée d'une méthode adaptative de lissage pondéré fondée sur une segmentation par croissance de régions, la deuxième se sert des paramètres obtenus lors du débruitage de la première phase et a pour but de produire une estimation des contours des régions connexes issues du débruitage. La dernière étape de l'algorithme consiste à fusionner les régions issues de la deuxième phase en minimisant une version pénalisée de l'erreur quadratique de reconstruction. La méthodologie est illustrée sur des données simulées d'imagerie de résonance magnétique nucléaire.
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https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-00771129
Contributeur : Magalie Prudon <>
Soumis le : mardi 8 janvier 2013 - 10:24:24
Dernière modification le : mercredi 18 juillet 2018 - 16:47:42
Archivage à long terme le : : mardi 9 avril 2013 - 03:51:19

Fichier

2006_RevueDuSignal_Girard.pdf
Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Identifiants

  • HAL Id : hal-00771129, version 1

Collections

Citation

Robin Girard. Segmentation d'images hyper-spectrales. Traitement du Signal, Lavoisier, 2006, 23 (Numéro spécial TS et cancérologie), pp.277-288. ⟨hal-00771129⟩

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