Combinaison d'une information locale et globale dans les contours actifs basés région pour la détection et le suivi d'objets en Robotique

Wassima Ait Fares (1) , Ariane Herbulot (1) , Michel Devy (1) , El Houssine Bouyakhf (2) , Fakhita Regragui (2)

1 LAAS-RAP - Équipe Robotique, Action et Perception
2 LIMIARF - Laboratoire d'Informatique, Mathématiques appliquées, Intelligence Artificielle et Reconnaissance de Formes

Dans de nombreuses applications en Robotique, il est nécessaire de détecter et suivre des objets pendant leur déplacement. Nous proposons une méthode fondée sur les techniques des contours actifs qui peut s'appliquer sur des images bruitées présentant une hétérogénéité sur la région d'intérêt ou sur le fond. Il est en ce cas difficile de définir un critère que doit minimiser un contour actif. Notre méthode exploite à la fois des statistiques locales et globales de l'image pour pallier les problèmes d'hétérogénéité, de sensibilité au bruit et de l'initialisation de la courbe. Nous avons obtenu avec la méthode proposée des résultats satisfaisants sur différents types d'images même quand les méthodes conventionnelles ne parviennent pas à segmenter correctement l'objet d'intérêt.

Mots clés: Segmentation d'images; suivi d'objets; contour actif; statistiques locales et globales.; statistiques locales et globales

Domaines: Systèmes embarqués; Traitement des images [eess.IV]

Wassima Ait Fares, Ariane Herbulot, Michel Devy, El Houssine Bouyakhf, Fakhita Regragui. Combinaison d'une information locale et globale dans les contours actifs basés région pour la détection et le suivi d'objets en Robotique. 12ème Congrès des Doctorants EDSYS (Ecole Doctorale Systèmes) 2011, May 2011, Toulouse, France. 6 p. ⟨hal-00647210⟩