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Segmentation d’Images numériques : Un état de l’art des différentes méthodes.

Une image est une représentation planaire d’une scène ou d’un objet situé en général dans un espace tridimensionnel. L’information élémentaire associée à chaque point de l‘image est transcrite en niveau de gris ou en couleur . L’analyse pertinentes de l’image en regard de l’application concernée, les traiter et les interpréter. La segmentation est un traitement de bas -niveau qui consiste à créer une partition de l’image en sous-ensembles appelés régions. Une région est un ensemble connexe de points images (pixel) ayant des propriétés communes ( intensité, texture,...) qui les différencient des pixels des régions voisines. Les connaissances utilisées sont le plus souvent du domaines de l’images numérique et du traitement du signal, donc sémantiquement assez pauvres. Il n’y a pas de méthodes unique de segmentation d’une image, le choix d’une technique est lié à plusieurs facteurs. Du fait de cette diversité, il est difficile de définir de manière absolu une « bonne » segmentation. La segmentation n’est pas une fin en soi, sa qualité est fonction des résultats obtenus par les traitements situés en aval qui utilisent les primitives extraites. Nous allons dans cet article faire un survol des méthodes de segmentations les plus utilisées.


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