• Media type: Electronic Thesis; E-Book; Text
  • Title: Image Characterization by Morphological Hierarchical Representations ; Caractérisation d'images par des représentations morphologiques hiérarchiques
  • Contributor: Fehri, Amin [Author]
  • imprint: theses.fr, 2018-05-25
  • Language: English
  • Keywords: Hierarchical clustering ; Apprentissage statistique ; Machine learning ; Segmentation ; Morphologie mathématique ; Mathematical morphology ; Image processing ; Théorie des graphes ; Classification hiérarchique ; Segmentation hiérarchique ; Graph theory ; Traitement d'images ; Hierarchical segmentation
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Cette thèse porte sur l'extraction de descripteurs hiérarchiques et multi-échelles d'images, en vue de leur interprétation, caractérisation et segmentation. Elle se décompose en deux parties.La première partie expose des éléments théoriques et méthodologiques sur l'obtention de classifications hiérarchiques des nœuds d'un graphe valué aux arêtes. Ces méthodes sont ensuite appliquées à des graphes représentant des images pour obtenir différentes méthodes de segmentation hiérarchique d'images. De plus, nous introduisons différentes façons de combiner des segmentations hiérarchiques. Nous proposons enfin une méthodologie pour structurer et étudier l'espace des hiérarchies que nous avons construites en utilisant la distance de Gromov-Hausdorff entre elles.La seconde partie explore plusieurs applications de ces descriptions hiérarchiques d'images. Nous exposons une méthode pour apprendre à extraire de ces hiérarchies une bonne segmentation de façon automatique, étant donnés un type d'images et un score de bonne segmentation. Nous proposons également des descripteurs d'images obtenus par mesure des distances inter-hiérarchies, et exposons leur efficacité sur des données réelles et simulées. Enfin, nous étendons les potentielles applications de ces hiérarchies en introduisant une technique permettant de prendre en compte toute information spatiale a priori durant leur construction. ; This thesis deals with the extraction of hierarchical and multiscale descriptors on images, in order to interpret, characterize and segment them. It breaks down into two parts.The first part outlines a theoretical and methodological approach for obtaining hierarchical clusterings of the nodes of an edge-weighted graph. In addition, we introduce different approaches to combine hierarchical segmentations. These methods are then applied to graphs representing images and derive different hierarchical segmentation techniques. Finally, we propose a methodology for structuring and studying the space of hierarchies by using the Gromov-Hausdorff ...
  • Access State: Open Access