Presentation sur la segmentation d'images par la méthode watershed algorithme et exemple d'application benouini rachid

1. Segmentation par
WATERSHED
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2. Plan
 Introduction
 Notions théoriques
 Exemple Applicatif en 3D
 Algorithme Watershed ( LPE )
 Conclusion
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3. IntroductionMorphologie
mathématique
 L'algorithme de la ligne de partage des eaux (LPE) est un
algorithme de segmentation d'images.
 LPE utilise la description des images en termes géographiques.
 LPE est définit comme étant une crête formant la limite entre deux
bassins versants.
 Une image est présentée comme un relief en associant un niveau
de gris de chaque pixel à une altitude
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4. La ligne de partage des eaux ( LPE )
Pour obtenir la LPE
 Associer chaque valeur de pixel à
une altitude.
 Imaginer l’immersion d’un relief dans
l’eau.
 L’eau ne peut pénétrer dans les
vallées que par ses minimas
 LPE est représentée par les points où
deux lacs disjoints se rejoignent au
cours de l'immersion
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5. La ligne de partage des eaux ( LPE )
LIGNEDEPARTAGEDESEAUX
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6. EXEMPLE APPLICATIF
Unity 3D Adobe Photoshop
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7. EXEMPLE APPLICATIF – transformation
en 3D
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8. Algorithme Watershed ( LPE ):
Vincent et Soille
ENTÉES : Image I[N,M], Réel E pas d’altitude( tolérance )
SORTIE : Tableau d’entiers T[N,M] (avec T[x,y]= Etiquète de bassin ou Watershed )
DÉBUT
MIN,HMAX : minimum et maximum global I, F : File d’attente (FIFO)
Les pixels sont d’abord triés par ordre croissant d’altitude. (Ils sont ensuite traités par série : tous
ceux entre h et h+E sont considérés d’altitude identique)
Toute minima de l’image a un étiquète différente.
POUR h DE MIN À HMAX
On sélectionne les pixels du niveau [h,h+E].
On ajoute les pixels sélectionnées et qui touchent un bassin au file d’attente F
POUR CHAQUE pixels P DU F
On vois les 4 pixels adjacents de P et on met une étiquète dans la case qui correspond a P dans
la table T (Voisin ou Watershed).
Tous les pixels qui sont adjacents à P (+1) et sélectionnées sont ajouter a la fin F.
FIN POUR
On propage les étiquètes des bassin vers les pixels qui son étiqueté comme voisin.
FIN POUR
FIN
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9. Algorithme Watershed ( LPE ): Exemple
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10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
10 50 10 10 30 50 70
50 10 30 30 10 20 60
60 0 20 50 60 70 10
70 10 50 30 30 20 50
60 20 30 40 10 20 60
20 40 0 20 50 30 50
10 50 60 70 60 50 40
Image original
Minima en rouge
Niveau MIN=0 Niveau 10 Niveau 20 Niveau 30
Création des lignes de partage
Niveau 40 Niveau 50 Niveau 60 Niveau HMAX=70 Segmentation
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connexité
Watershed
Non
classifié
E=10

10. Algorithme Watershed ( LPE ): Application
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11. Algorithme Watershed ( LPE ):
 Principe des marqueurs : ne considérer que certains minima
 Le procédé de construction : on crée une image égale à l'originale et dans les
zones d'intérêt on élimine les minima non voulues, on opère alors une LPE sur cette
image modifiée.
 Quand les minima sont remplacés par des marqueurs il est primordial de contrôler
la place de ces marqueurs.
 On peut créer des marqueurs manuellement. Mais le problème du choix
automatique de marqueurs toujours existe.
 Exemple de marqueur manuel :
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 Marqueur manuel

12. Algorithme Watershed ( LPE ) :
Avantages et inconvénients
 Avantages :
 Grande précision sur les frontières obtenues
 Distinction parfaite de 2 régions collées
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 Inconvénients :
 Consommation de mémoire
 Sensibilité au bruit
 Sur-segmentation
 Demande un post-traitement :
Problèmes d’utilisation dans des
systèmes temps réel.

13. Algorithme Watershed ( LPE ) :
Améliorations
 Plusieurs transformations possibles pour effectuer un prétraitement :
 Filtrage : seuil, flou, érosion...
 Pour suppression du bruit et suppression des minima à faible contraste pour
minimiser la sur-segmentation
 Transformation des données : Gradient, Inversion des niveaux, etc...
 Mise en valeur des caractéristiques de l’image
 Utilisation de Marqueurs pour choisir les zones d’intérêt
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14. Conclusion
 La segmentation d'images par l'algorithme de ligne de partage des eaux
(Watershed en anglais) constitue un outil puissant pour analyser la
topographie d’une image. Il a plusieurs implémentations Par Immersion
« Vincent et Soille 1991 » et Par distances géodésiques « Meyer ».
 Par ce qu’il n’existe pas de méthode de segmentation universelle. On
devra adapter le processus de segmentation à chaque problématique.
 Afin de pouvoir l'exploiter correctement, on doit effectue un
prétraitement adéquat sur images à traiter pour éliminer toute information
non significative soit éliminer certains contours non pertinents par filtrage
ou améliorer sa luminosité, sa contraste ou autres.
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