Relaxation d'images de classification et modèles de la physique statistique

Rémi Ronfard 1 Marc Sigelle
1 MOVI - Modeling, localization, recognition and interpretation in computer vision
GRAVIR - IMAG - Graphisme, Vision et Robotique, Inria Grenoble - Rhône-Alpes, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : FR71
Résumé : Nous montrons dans cet article la relation profonde entre certains modèles d'énergie provenant de la Physique Statistique utilisés et les modèles utilisés en champ de Markov pour l'étiquetage d'images. Nous présentons comme application une méthode markovienne de relaxation et d'amélioration d'images préclassifiées. On définit pour cela une fonction énergie ne dépendant que des labels et de leur valeur initiale, la connaissance a priori sur l'image provenant de la matrice de confusion déduite des échantillons de référence utilisés pour la classification initiale. La fonction à minimiser inclut divers termes assurant la régularité spatiale des labels, la croissance ou la disparition de certaines classes
Type de document :
Article dans une revue
Traitement du Signal, Lavoisier, 1992, 9 (6), pp.449-458
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Contributeur : Rémi Ronfard <>
Soumis le : mercredi 8 décembre 2010 - 14:59:06
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:04

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  • HAL Id : inria-00544599, version 1

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Citation

Rémi Ronfard, Marc Sigelle. Relaxation d'images de classification et modèles de la physique statistique. Traitement du Signal, Lavoisier, 1992, 9 (6), pp.449-458. 〈inria-00544599〉

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