Segmentation convexe multi-région de données sur les surfaces

Résumé : Dans cet article, nous nous intéressons au problème de segmenter des données de nature quelconque définies sur une surface en un ensemble de régions distinctes. Nous adoptons une approche variationnelle basée sur un modèle de Pott, une régularisation de type variation totale et sur l'utilisation de méthodes récentes de segmentation d'images en plusieurs régions. L'approche est basée sur la formulation d'une énergie convexe qui permet de bénéficier de propriétés intéressantes telles que la robustesse aux conditions initiales ainsi que la robustesse aux minima locaux. Dans cet article nous adaptons tout d'abord le modèle sur les variétés, en particulier les surfaces. Ensuite, nous présentons l'implémentation du terme de régularisation basé sur la variation totale lorsque la surface est représentée par un maillage triangulaire. Enfin nous montrons comment cette segmentation peut être utilisée ou combinée dans des problèmes de vision tels que la reconstruction 3D. L'intérêt de la méthode est présenté sur plusieurs types de données.
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA 2010 - 17ème Congrès de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2010, Caen, France. 2010
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https://hal.inria.fr/inria-00526301
Contributeur : Emmanuel Prados <>
Soumis le : jeudi 14 octobre 2010 - 11:27:08
Dernière modification le : lundi 21 juillet 2014 - 00:12:39
Document(s) archivé(s) le : jeudi 25 octobre 2012 - 17:15:20

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  • HAL Id : inria-00526301, version 1

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Amael Delaunoy, Emmanuel Prados, Ketut Fundana, Anders Heyden. Segmentation convexe multi-région de données sur les surfaces. RFIA 2010 - 17ème Congrès de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2010, Caen, France. 2010. 〈inria-00526301〉

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