Segmentation en régions non supervisée par relaxation markovienne, une étude comparative

Abstract

Nous présentons un algorithme de segmentation en régions non supervisé qui utilise la théorie des champs de Markov. Ces techniques de relaxation markoviennes amènent à de bons résultats mais présentent cependant les inconvénients, dans leur implantation classique, de conduire à des temps de calcul élevés et de nécessiter l'introduction de plusieurs seuils. Nous nous sommes donc proposé de résoudre ces deux problèmes majeurs et avons développé une nouvelle technique de relaxation markovienne. Une étude comparative des différentes stratégies d'utilisation des relaxations markoviennes est ensuite menée, de manière rigoureuse, aussi bien du point de vue qualité des résultats que du point de vue coût algorithmique. Des conclusions intéressantes en découlent