| contributor |
LA.S.M.E.A. U.M.R. 6602 du C.N.R.S., Université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand, 24, Avenue des landais, 63177 Aubière
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| CEMIF-SC, Université d'Evry Val d'Essonne, 40, rue du Pelvoux CE 1455 Courcouronnes, 91020 Evry
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| creator |
MATHEVET (S.)
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| TRASSOUDAINE (L.)
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| CHECCHIN (P.)
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| ALIZON (J.)
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| date |
2005-07-22T09:44:55Z
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| 2005-07-22T09:44:55Z
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| 1999
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| description |
Segmentation is a preliminary stage before image interpretation . In this article we are interested in the problem of data fusion
applied to image segmentation . The aim of the study is to combine different image segmentations to obtain a more reliable
one. Data fusion is actually an interesting tool to obtain more reliable data from uncertain and anaccurate ones . We propose
a segmentation combination method within the context of Dempster-Shafer theory . The basic probability assignment (bpa) are
computed from the probability that a pixel belong to a region of its neighbourhood . The bpa are then combined with the Dempster
rule of combination . The non-exhaustivity of the frame of discernement due to the under-segmentation is taken into account . The
maximum of plausibility is used for decision-making . We present quantitative and comparative results concerning intensity images
and depth images .
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| La segmentation est une étape préalable à l'interprétation des images. Dans cet article, nous nous intéressons au problème de la fusion de données appliquée à la segmentation d'images. Le processus de segmentation doit extraire les informations «utiles d'une image numérique afin de reconnaître les entités présentes dans cette image. La fusion de données permet de pallier les lacunes de certaines modalités en mettant à profit la redondance et la complémentarité de l'ensemble des informations. Nous proposons une méthode de combinaison de segmentations décrites sous la forme de régions dans le cadre de la théorie de l'évidence. Les masses sont déduites des probabilités d'appartenance de chaque pixel de l'image aux régions de celles-ci. Ces masses sont combinées par la règle de combinaison de Dempster en gérant préalablement la non-exhaustivité du cadre de discernement due aux sous-segmentations d'une image par rapport à l'autre. La prise de décision est réalisée par le maximum de plausibilité. Des résultats quantitatifs et comparatifs viennent illustrer la méthode.
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| format |
52628 bytes
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| application/pdf
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| identifier |
Traitement du Signal [Trait. Signal], 1999, Vol. 16, N° 2, p. 93-104
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| 0765-0019 |