Soufiane Rital (ENST)

Dans cette présentation, nous nous intéressons à la modélisation de l’image par le biais de la théorie des hypergraphes. Notre contribution est essentiellement axée sur la détermination des propriétés issues de cette théorie et sur l’analyse de leur adéquation avec des problématiques de l’image et particulièrement la segmentation. La segmentation d’images est au cœur de nombreux problèmes en imagerie médicale, satellitaire ou autre, puisque bien souvent elle constitue la première étape d’un véritable flux de traitements d’image. Nous proposons ici deux solutions de segmentations : segmentation par détection de contours et segmentation par détection des coupes dans un hypergraphe. Les deux méthodes sont robustes aux bruits.

Dans un premier temps, nous étudions la représentation par hypergraphes de voisinage de l’image. Ensuite, on utilise les propriétés des hypergraphes engendrées par la représentation afin de définir des modèles structurels de bruit et de contour et par détection des coupes, des régions homogènes. Ceci nous permet ainsi de déduire des algorithmes robustes de segmentation. Les performances des approches proposées sont comparées aux solutions classiquement utilisées.