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5 Segmentation
5.2 Segmentation par seuillage de gradients
Les points de contour sont les points de l’image pour lesquels la norme
du gradient, dans la direction de ce gradient, est maximale. Un seuillage
est r´ ealis´ e pour ne conserver que les points de variation de niveau de gris
significative. Le probl` eme est alors le choix du seuil, comme nous allons le
voir dans ce qui suit.
5.2.1 Segmentation par filtrage passe-haut
On a vu dans le chapitre 3 que les outils de filtrage servent aussi ` a segmenter les images c’est-` a-dire `
a trouver les contours de ces images. Une d´ efinition
naturelle d’un contour est le lieu des points (pixels) de l’image o` u le gradient
de l’image est maximal. Ainsi un simple calcul de gradient (directionnel)
grˆ ace aux filtres donn´ es par les masques de la section 3.4 (Tableau 3.4 p.54)
permet de d´ etecter les contours :
(a) Original
(b) Norme du gradient de Sobel
Fig. 5.1 Segmentation avec un filtre de Sobel
5 Segmentation
5.2 Segmentation par seuillage de gradients
Les points de contour sont les points de l’image pour lesquels la norme
du gradient, dans la direction de ce gradient, est maximale. Un seuillage
est r´ ealis´ e pour ne conserver que les points de variation de niveau de gris
significative. Le probl` eme est alors le choix du seuil, comme nous allons le
voir dans ce qui suit.
5.2.1 Segmentation par filtrage passe-haut
On a vu dans le chapitre 3 que les outils de filtrage servent aussi ` a segmenter les images c’est-` a-dire `
a trouver les contours de ces images. Une d´ efinition
naturelle d’un contour est le lieu des points (pixels) de l’image o` u le gradient
de l’image est maximal. Ainsi un simple calcul de gradient (directionnel)
grˆ ace aux filtres donn´ es par les masques de la section 3.4 (Tableau 3.4 p.54)
permet de d´ etecter les contours :
(a) Original
(b) Norme du gradient de Sobel
Fig. 5.1 Segmentation avec un filtre de Sobel