Download - Segmentation par watershed
Plan
Introduction
Notions théoriques
Exemple Applicatif en 3D
Algorithme Watershed ( LPE )
Conclusion
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IntroductionM
or
ph
olo
gie
ma
th
ém
atiq
ue
L'algorithme de la ligne de partage des eaux (LPE) est un
algorithme de segmentation d'images.
LPE utilise la description des images en termes géographiques.
LPE est définit comme étant une crête formant la limite entre deux
bassins versants.
Une image est présentée comme un relief en associant un niveau
de gris de chaque pixel à une altitude
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La ligne de partage des eaux ( LPE )
Pour obtenir la LPE
Associer chaque valeur de pixel à
une altitude.
Imaginer l’immersion d’un relief dans l’eau.
L’eau ne peut pénétrer dans les
vallées que par ses minimas
LPE est représentée par les points où
deux lacs disjoints se rejoignent au cours de l'immersion
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Algorithme Watershed ( LPE ):
Vincent et Soille
ENTÉES : Image I[N,M], Réel E pas d’altitude( tolérance )SORTIE : Tableau d’entiers T[N,M] (avec T[x,y]= Etiquète de bassin ou Watershed )DÉBUT MIN,HMAX : minimum et maximum global I, F : File d’attente (FIFO)Les pixels sont d’abord triés par ordre croissant d’altitude. (Ils sont ensuite traités par série : tous
ceux entre h et h+E sont considérés d’altitude identique)Toute minima de l’image a un étiquète différente.POUR h DE MIN À HMAX
On sélectionne les pixels du niveau [h,h+E].On ajoute les pixels sélectionnées et qui touchent un bassin au file d’attente FPOUR CHAQUE pixels P DU F
On vois les 4 pixels adjacents de P et on met une étiquète dans la case qui correspond a P dans la table T (Voisin ou Watershed).Tous les pixels qui sont adjacents à P (+1) et sélectionnées sont ajouter a la fin F.
FIN POUROn propage les étiquètes des bassin vers les pixels qui son étiqueté comme voisin.
FIN POURFIN
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Algorithme Watershed ( LPE ): Exemple
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20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
Image original
Minima en rouge
Niveau MIN=0 Niveau 10 Niveau 20 Niveau 30
Création des lignes de partage
Niveau 40 Niveau 50 Niveau 60 Niveau HMAX=70 Segmentation
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connexité
Watershed
Non
classifié
E=10
Algorithme Watershed ( LPE ):
Principe des marqueurs : ne considérer que certains minima
Le procédé de construction : on crée une image égale à l'originale et dans les
zones d'intérêt on élimine les minima non voulues, on opère alors une LPE sur cette
image modifiée.
Quand les minima sont remplacés par des marqueurs il est primordial de contrôler
la place de ces marqueurs.
On peut créer des marqueurs manuellement. Mais le problème du choix
automatique de marqueurs toujours existe.
Exemple de marqueur manuel :
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Marqueur manuel
Algorithme Watershed ( LPE ) :
Avantages et inconvénients
Avantages :
Grande précision sur les frontières obtenues
Distinction parfaite de 2 régions collées
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Inconvénients :
Consommation de mémoire
Sensibilité au bruit
Sur-segmentation
Demande un post-traitement :
Problèmes d’utilisation dans des systèmes temps réel.
Algorithme Watershed ( LPE ) :
Améliorations
Plusieurs transformations possibles pour effectuer un prétraitement :
Filtrage : seuil, flou, érosion...
Pour suppression du bruit et suppression des minima à faible contraste pour
minimiser la sur-segmentation
Transformation des données : Gradient, Inversion des niveaux, etc...
Mise en valeur des caractéristiques de l’image
Utilisation de Marqueurs pour choisir les zones d’intérêt
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Conclusion
La segmentation d'images par l'algorithme de ligne de partage des eaux
(Watershed en anglais) constitue un outil puissant pour analyser la
topographie d’une image. Il a plusieurs implémentations Par Immersion
« Vincent et Soille 1991 » et Par distances géodésiques « Meyer ».
Par ce qu’il n’existe pas de méthode de segmentation universelle. On
devra adapter le processus de segmentation à chaque problématique.
Afin de pouvoir l'exploiter correctement, on doit effectue un
prétraitement adéquat sur images à traiter pour éliminer toute information
non significative soit éliminer certains contours non pertinents par filtrage
ou améliorer sa luminosité, sa contraste ou autres.
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