Cours #9 Segmentation Découverte 4- Segmentation Introduction

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1 Cours #9 Segmentation Découverte 4- Segmentation Introduction
4.1 Seuillage 4.2 Croissance de régions 4.3 Partition de régions 4.4 Regroupement 4.5 Partition - regroupement

2 Forum SYS-844 Hiver 2005

3 Découverte Osherson et al, Visual Cognition and Action, MIT Press, 1990, Vol. 2. Computational theories of low-level vision - Yuille et Ullman Paradigme de Marr Higher-level vision - Biederman SYS-844 Hiver 2005

4 Chapitre 4 Segmentation
Segmentation: partition d’une image en un ensemble de régions Régions: zone homogène dans l’image (niveau de gris, couleur, texture, gradient, etc.) Principes de base de la segmentation Similarité Proximité spatiale

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6 Représentation des régions
Contour étiquetage Segmentation par contour Étiquetage SYS-844 Hiver 2005

7 Composition des régions
Image binaire N / B Image niveaux gris éclairement Image couleur RGB, HSI, L*a*b* Texture matrice cooccurrence Vecteurs déplacement mouvement Images 3D profondeur SYS-844 Hiver 2005

8 Ex.: segmentation en niveaux de gris
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9 Définition d’une région
Soit I une image Segmentation en région  partition de I en K régions Rj 1. Tout pixel appartient à une région 2. Aucun pixel n’appartient à plus d’une région 3. Proximité (cohérence) spatiale 4. Cohérence de caractéristique de région SYS-844 Hiver 2005

10 Représentation d’une région
Étiquetage Chaque région possède une étiquette unique Un plan d’étiquettes est une image de même dimension et parallèle au plan image. Il indique les étiquettes correspondant aux pixels Contours Tous les contours sont numérotés Les contours changent de nom aux sommets et points de rencontre Description compacte: code de Freeman SYS-844 Hiver 2005

11 Plan d’étiquettes SYS-844 Hiver 2005

12 Plan de contours SYS-844 Hiver 2005

13 Description de contour par code de Freeman
Déplacement le long de la région, en la gardant à notre droite Sens antihoraire (illustré) ou horaire CC={i,j}[ ] SYS-844 Hiver 2005

14 Segmentation en régions
Croissance Débuter en un point d’une région Agrandir la région par similarité Continuer tant que regroupements possibles Partition Débuter en 1 région (image complète ?) Séparer en plusieurs petites régions Continuer à séparer tant que possible (récursif) Hybride Séparer - regrouper SYS-844 Hiver 2005

15 Segmentation hybride Combinaison de partitions - regroupements
Critères de partition ou regroupement Locaux: 1 pixel ou région et ses voisins Globaux: grand nombre de pixels répartis dans l’image SYS-844 Hiver 2005

16 Segmentation perceptuelle
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17 4.1Seuillage Le seuillage constitue une approche simple à la segmentation. Le seuillage sert de composante de base à des algorithmes plus complexes de segmentation SYS-844 Hiver 2005

18 4.1.1 Seuillage global T Binarisation de l’image
Production de 2 zones de base: Zone 0 si I(x,y)  T Zone 1 si I(x,y) > T Segmentation par croissance de région Algorithme simple, mais lent. On débute en 1 point, on lui assigne une valeur d’étiquette, puis on trouve les voisins possédant la même valeur de zone. SYS-844 Hiver 2005

19 Effets du choix de la valeur de seuil T

20 Le résultat de la binarisation n’est pas une segmentation car plusieurs zones déconnectées ont la même valeur d’étiquette. Il faut maintenant segmenter en assignant des étiquettes aux régions (décrivables par ex. par des codes de Freeman enchaînés). SYS-844 Hiver 2005

21 Algorithme simple de segmentation par croissance de région inter-connectée
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22 4.1.2 Seuillage multiple Principe : Algorithme :
Image seuillée avec m seuils Zones résultantes segmentées par croissance de région Algorithme : R(i,j) : étiquetage par croissance de région SYS-844 Hiver 2005

23 Seuillage Tk Global dépend de I(i,j) Local dépend de N(i,j)
Dynamique dépend de I(i,j) et N(i,j) (ou hybride) Hystérésis Seuils d’après histogramme Marquage dans une zone si un voisin est marqué SYS-844 Hiver 2005

24 Choix des Tk : Selon l’histogramme (global) Image
Choisir le seuil T à la position de vallée : T=13 Appliquer le seuil trouvé T à chaque pixel de l’image SYS-844 Hiver 2005

25 Image après un seuillage global
Image du mandrill Image après un seuillage global avec T = 96

26 Seuillage avec hystérésis
Par hystérésis (dynamique) Seuillage global à 80 Seuillage global à 100 Seuillage avec hystérésis (valeurs de seuil : 80 et 100)

27 (local) Image originale de la route Image résultante du seuillage
Des points extrêmes (n=2)

28 4.2 Segmentation par croissance de régions
Algorithme: TANT QUE image n’est pas segmentée en entier Choisir un pixel non-étiqueté Examiner les voisins: Vj similaire  étiquette k TANT QUE Vj  Région k Examiner les voisins Vi similaire  étiquette k k = k + 1 SYS-844 Hiver 2005

29 Critères de similarité (fréquents)
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30 Exemple Critère: 1er Seuil: 2 1 ? 2 2 SYS-844 Hiver 2005
Un point de départ (semence) est choisi au hasard. Une valeur d’étiquette de 1 est assignée à la position correspondante dans la carte de régions. Un pixel voisin (voisinage à 4 ou voisinage à 8) est choisi et évalué. La valeur de niveau de gris est comparée avec la valeur moyenne du voisinage. Si l’écart est inférieur ou égal à 2, la même étiquette est allouée dans la carte de régions. Un autre pixel voisin est évalué. La région complète est ainsi obtenue par croissance de région. Certains points singuliers peuvent perturber l’étiquetage des régions. Par exemple, le pixel identifié ? correspond vraisemblablement à du bruit et devrait logiquement être assigné à la région étiquetée 1, surtout si l’on considère les voisins alentour. 2 SYS-844 Hiver 2005

31 Performances Bonnes performances: Performances moyennes:
Images non-bruitées Images sans texture Images sans gradient Performances moyennes: Images bruitées Images texturées Phénomène appelé « coulage de région ». SYS-844 Hiver 2005

32 Image initiale de bactéries
L’utilisation d’une valeur de seuil plus basse résulte en des régions plus fragmentées. À une valeur de seuil de 25, les ombres ont complètement disparu, ce qui peut être un effet indésirable … ou désirable. Seuil = 10 Seuil = 25 SYS-844 Hiver 2005

33 4.3 Segmentation par partition de régions
Algorithme: TANT QUE région non-uniforme Débuter avec une région large Récursif: Diviser en plusieurs régions plus petites Continuer à diviser jusqu’à ce que chaque région soit uniforme Critère de partition: seuillage global (multiple) SYS-844 Hiver 2005

34 Exemple: nautile SYS-844 Hiver 2005

35 Choix des seuils

36 La segmentation n’est pas encore complète, parce que certaines régions non-connectées ont la même étiquette. Il faut appliquer encore l’algorithme de croissance de régions connectées. SYS-844 Hiver 2005

37 4.4 Segmentation par regroupement
Principe: Image d’entrée déjà segmentée (mieux: sur-segmentée) SYS-844 Hiver 2005

38 Algorithme: Frontière entre 2 régions est évaluée selon similitude des régions. Un petit score indique une frontière faible. Regroupement des régions aux frontières faibles (frontière éliminée) Statistiques recalculées Calcul de similarité entre la nouvelle région et les voisines On recommence tant que des frontières peuvent être supprimées SYS-844 Hiver 2005

39 Similarité de régions Plusieurs composantes (eg couleur, texture, etc)
Plusieurs façons de combiner. Le plus usuel: le vote SYS-844 Hiver 2005

40 Exemple Construire le graphe d’adjacence
Indiquer sur les frontières la valeur pondérée totale des votes Regrouper pour les minima locaux SYS-844 Hiver 2005

41 4.5 Segmentation par partition-regroupement
Il s’agit de combiner les deux algorithmes, de partition et de regroupement, de telle sorte que les forces de l’un compense les faiblesses de l’autre. SYS-844 Hiver 2005

42 Algorithme Pré-traitement: préservation des arêtes par Nagao ou Weymouth-Overton Analyse locale par histogramme Diviser l’image selon une grille Seuils dans les vallées Algorithme des composantes connectées pour former des régions Enlever les frontières artificielles SYS-844 Hiver 2005

43 Regrouper les régions similaires
Regrouper les petites régions de 1 ou 2 pixels avec les régions voisines plus significatives SYS-844 Hiver 2005

44 Exemple SYS-844 Hiver 2005