Contours actifs Paramétriques pour la Segmentation d’images

Abstract

La segmentation par contours actifs (ou Snakes) font l’objet de nombreux travaux récents dans la littérature et sont utilisés aujourd’hui sous des formes plus évoluées. Ce sont des courbes définies paramétriquement qui peuvent se déformer progressivement de manière itérative afin de minimiser une fonctionnelle d’énergie. L’évolution de la courbe est sujette à de fortes contraintes et les difficultés reposent tant sur l’initialisation que sur le choix de l’énergie à minimiser. Dans ce manuscrit, nous présentons une comparaison entre quatre méthodes de segmentation par contour actif paramétriques : le Snake classique, GVF Snake, GGVF Snake, et le modèle géodésique. Une application a été réalisée sur différentes images médicales, les résultats obtenus sont satisfaisant les contours actifs paramétriques facilite le diagnostic des pathologies dans ces images. Mots clés : image, segmentation, contours actifs, snake