Approche de sélection automatique d’un détecteur de contours

Abstract

La détection des contours d’une image est une opération non triviale puisqu’il existe un grand nombre de détecteurs et que chaque détecteur a des performances différentes suivant les caractéristiques de l’image, Les caractéristiques retenues dans cette étude sont le bruit, le flou, l’homogénéité, le niveau de détail et l’entropie. Ce mémoire propose une approche de sélection automatique d’un détecteur de contours qui applique le détecteur le plus approprié aux caractéristiques de chaque image. La première étape fait appel à des estimateurs des caractéristiques de l’image. La deuxième étape est rendue possible grâce à un travail préliminaire d’analyse et d’expérimentation d’une sélection de détecteurs de contours et d’identification d’un ensemble de règles heuristiques de détermination du détecteur le plus approprié aux caractéristiques de l’image. L’approche est validée sur un banc d’essai d’images et s’est avérée plus performante que l’application directe de n’importe quel détecteur sur l’image