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Analyse d’images par champs de Markov

Auteur : Jian-Feng Yao
Collectivite Auteur : Institut de Recherche Mathématique de Rennes. Université de Rennes
Année de Publication : 0
Type : Article
Thème : Généralités et aspects théoriques des sciences de l'information
Couverture : France
Langue : FR

Résumé/Extrait :

Nous proposons une introduction aux méthodes mathématiques récentes destinées à l’analyse d’images numériques.
Table des matières
1 Introduction
2 Généralités : images numériques
2.1 Exemples
2.2 Codage d’une image numérique
2.3 Analyse d’images
3 Problème de segmentation d’images
3.1 Formulation du problème
4 Champs de Gibbs, ou encore de Markov pour les étiquettes
4.1 Caractéristiques locales du champ
4.2 Importance des caractéristiques locales
5 Modèle probabiliste de segmentation
6 Minimisation par relaxation stochastique
6.1 Recuit simulé pour un champ de Gibbs
6.2 Recuit et recuit simulé
6.3 Algorithme Stochastique de Recuit Simulé
7 Applications
8 Conclusion
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