Pyramide duale d'agents pour la segmentation d'images

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La segmentation d’images permet le partitionnement d'une image en régions, où chaque régionest constituée d'un ensemble de composantes connexes. Malgré les progrès faits ces dernièresannées dans le domaine de l'analyse d'images, il n’existe pas de nos jours une technique desegmentation adaptée à tous les types d'images. La segmentation d’images demeure un sujet derecherche actif en vision artificielle.Il existe plusieurs approches de segmentation, dont principalement l’approche région et’approche contour. Parmi les structures utilisées aux approches de segmentation d’images, on trouve la pyramide irrégulière qui représente un empilement de graphes d’adjacence. L'utilisationde la pyramide irrégulière a montré des difficultés à traiter les informations contours. La pyramideduale est alors introduite, pour coder les frontières entre régions et ainsi, faciliter une coopérationrégion/contour.L'objectif de notre travail, est de faire coopérer une approche région avec une approche contourdans une structure pyramidale dual tout en utilisant des agents à la place de simples sommets. Lessystèmes multi-agents sont bien adaptés, pour résoudre le problème de fusion d'informations issues par l'application de différents opérateurs.Pour limiter le nombre d’agents et la charge du système une pré-segmentation de l'image esteffectuée par un algorithme de croissance de régions, autrement dit, un processus d'agrégation de pixel. Un agent-région est créé pour chaque région issue de cette pré-segmentation. Pourl’information contour, elleestobtenue par application du filtre de Canny. Les agents régionscontoursvont coopérer d'un niveau à un autre de lapyramide en exploitant ses différentescaractéristiques afin d'assurer la convergence de la segmentation