Segmentation d’images par modèle de mélange conjoint non gaussien

Autor: Wojciech Pieczynski, Stéphane Derrode
Přispěvatelé: GSM (GSM), Institut FRESNEL (FRESNEL), Aix Marseille Université (AMU)-École Centrale de Marseille (ECM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-École Centrale de Marseille (ECM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Communications, Images et Traitement de l'Information (TSP - CITI), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom SudParis (TSP), Services répartis, Architectures, MOdélisation, Validation, Administration des Réseaux (SAMOVAR), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Marseille (ECM)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Marseille (ECM)-Aix Marseille Université (AMU), Communications, Images et Traitement de l'Information (CITI)
Rok vydání: 2012
Předmět:
Zdroj: Traitement du Signal
Traitement du Signal, 2012, 29 (1-2), pp.9-28. ⟨10.3166/ts.29.9-28⟩
Traitement du Signal, Lavoisier, 2012, 29 (1-2), pp.9-28. ⟨10.3166/ts.29.9-28⟩
ISSN: 0765-0019
1958-5608
DOI: 10.3166/ts.29.9-28
Popis: National audience; 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.
Databáze: OpenAIRE
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