100
5 Segmentation
(a) ε 1 “ 0.05, ε 2 “ 0.95
(b) ε 1 “ 0.1, ε 2 “ 0.9
(c) ε 1 “ 0.3, ε 2 “ 0.9
(d) ε 1 “ 0.2, ε 2 “ 0.2
5.2.3 D´ etecteur de Canny
L’algorithme de Canny [20] est un algorithme qui cherche les contours en
testant ` a la fois la norme et la direction du gradient de l’image en un point.
Il a plusieurs avantages :
– d´ etection : bonne d´ etection des points de contours (notamment pour
les contours faibles),
– localisation : localisation fiable des points de contours,
– unicit´ e de la d´ etection : pour un contour, on a un seul point de
contour.
Fig. 5.4 D´ etection de contours par
Hildrett
-
Marr
en fonction des seuils (le laplacien et
les gradients ont ´ et´ e normalis´ es)
5 Segmentation
(a) ε 1 “ 0.05, ε 2 “ 0.95
(b) ε 1 “ 0.1, ε 2 “ 0.9
(c) ε 1 “ 0.3, ε 2 “ 0.9
(d) ε 1 “ 0.2, ε 2 “ 0.2
5.2.3 D´ etecteur de Canny
L’algorithme de Canny [20] est un algorithme qui cherche les contours en
testant ` a la fois la norme et la direction du gradient de l’image en un point.
Il a plusieurs avantages :
– d´ etection : bonne d´ etection des points de contours (notamment pour
les contours faibles),
– localisation : localisation fiable des points de contours,
– unicit´ e de la d´ etection : pour un contour, on a un seul point de
contour.
Fig. 5.4 D´ etection de contours par
Hildrett
-
Marr
en fonction des seuils (le laplacien et
les gradients ont ´ et´ e normalis´ es)