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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 29/1-2 - 2012  - pp.9-28  - doi:10.3166/ts.29.9-28
TITRE
Segmentation d’images par modèle de mélange conjoint non gaussien

TITLE
Joint segmentation of images with non Gaussian mixture models

RÉSUMÉ

L’idée à l’origine du modèle de mélange conjoint (MMConjoint) est de classer simultanément deux ensembles d’observations en introduisant un a priori conjoint entre les deux classifications et un lien statistique entre les deux observations. Nous étudions en particulier le cas de mélanges gaussiens et le cas de mélanges paramétriques non gaussiens construits à partir de copules et de marginales non gaussiennes. Nous établissons également un algorithme EM et un algorithme ECI pour l’estimation automatique des paramètres, rendant la méthode de classification non supervisée. Le modèle est illustré à travers la segmentation d’images vectorielles couleur et IRM. Les résultats obtenus améliorent les segmentations individuelles des bandes par des modèles de mélange classiques.



ABSTRACT

The idea behind the Pairwise Mixture Model is to classify simultaneously two sets of observations by introducing a joint prior between the two corresponding classifications and some statistical relations between the two observations. We address both the Gaussian case and non-Gaussian parametric case built with copula-based parametric models and non- Gaussian margins. We also provide EM and ICE algorithms for automatic parameters estimation in order to make classification algorithms unsupervised. The model is illustrated through the segmentation of vectorial images (color and IRM). Results are compared to the segmentations obtained using independent mixture models on individual bands.



AUTEUR(S)
Stéphane DERRODE, Wojciech PIECZYNSKI

MOTS-CLÉS
classification bayésienne, modèle de mélange, copules, segmentation d’images.

KEYWORDS
bayesian classification, probabilistic mixture model, copulas, image segmentation

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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