II. Définitions▲
La carte des régions (region map)
La carte des régions est une représentation des partitions. C'est un tableau à 2 dimensions de la taille de l'image dans lequel chaque case représente un pixel de l'image. La valeur de la case est le numéro unique de la région à laquelle appartient le pixel. En associant une couleur à chaque numéro on obtient une image, superposable à l'image de départ, qui permet d'identifier rapidement les différentes régions (à la manière d'un planisphère géopolitique).
Graphe d'ajacence (adjacency graph)
Le graphe d'adjacence est une structure de données qui permet de trouver facilement les régions voisines.
Ce graphe se construit à partir de la carte des régions:
Critère de similarité
La mesure de la similarité de deux pixels est le point clé des techniques de segmentation. Il convient donc de choisir avec soin la méthode de calcul de la similarité.
L'approche la plus simple consiste à définir comme similaires des pixels qui sont visuellement proches :
Pour une image en niveau de gris, il faut calculer la différence entre les valeurs. Si cette différence est inférieure à un certain seuil, les pixels seront jugés similaires. Cette méthode est équivalente à calculer la norme du gradient de l'image en chaque point et à seuiller le résultat obtenu.
Pour une image RGB, il faut calculer la différence entre les couleurs. Pour cela il est préférable de convertir les valeurs RGB des pixels en valeurs TSL. Le " T " représente la teinte de la couleur (palette du rouge au bleu), le " S " représente la saturation (du pastel à l'intense) et le " L " représente la luminance (du clair au foncé).
La comparaison des teintes seules n'est pas suffisante. En effet si la saturation est faible, les teintes n'ont plus beaucoup d'influence sur la couleur : les couleurs se rapprochent du blanc-gris-noir et la différence se fait alors par la luminance. Il faut donc une formule qui effectue une comparaison sur les teintes lorsque la saturation est forte, et sur les luminances lorsque la saturation est faible. Par exemple la formule de Carron utilise une sigmoïde :
Pour des images contenant des textures, la mesure de la similarité des pixels nécessite des calculs plus complexes. En effet, deux pixels peuvent avoir des valeurs très différentes mais appartenir à la même texture et donc à la même région. Dans ces cas là, il faut analyser le voisinage de chaque pixel et calculer des indicateurs propres à la texture, puis ensuite comparer entre eux les indicateurs associés aux pixels. Par exemple les indicateurs d'Haralick sont calculés sur les matrices de co-occurrences de valeurs.