Segmentation d`images par colonie(s)

Segmentation d’images par colonie(s) de fourmis
Guilhelm Savin
[email protected]
L.I.T.I.S. - Universit´e du Havre
Ann´ee 2008 - 2009
1 Pr´esentation
En consid´erant une image comme un ensemble Γ de pixels, un segmen-
tation de cette image consiste `a d´eterminer nsous-ensembles γitel que :
∪n−1
i=0 γi= Γ (1)
∀i, j ∈Nn−1, i 6=j, γi∩γj=∅(2)
Les sous-ensembles, ou r´egions, γiforment une partition de Γ. Les pixels
d’une mˆeme r´egion partagent une certaine propri´et´e d’homog´en´eit´e. Il peut
s’agir par exemple de d´etecter des formes dans une image en analysant les
couleurs des pixels.
Il est possible de segmenter une image de deux fa¸cons (cf. Fig 1) :
– en d´etectant directement les r´egions,
– en d´etectant les contours des r´egions.
Un grand nombre de m´ethodes de segmentation par d´etection de con-
tours est bas´e sur une mesure appel´ee gradient. Cette mesure permet de
d´etecter les zones h´et´erog`enes de l’image. La figure 2 pr´esente un exemple
de l’application du gradient `a une image.
2 Travail
Nous souhaitons r´ealiser une m´ethode de segmentation utilisant des
colonies de fourmis afin de d´etecter les contours des r´egions d’une image.
Les fourmis utiliseront les valeurs du gradient pour guider leur d´eplacement
et d´eposeront une trace de ph´eromones sur leurs passages. Cette trace de
ph´eromones participera `a influencer le d´eplacement des fourmis.
Le travail peut se d´ecomposer de la fa¸con suivante :
1. se documenter sur les points centraux du sujet,
2. proposer un algorithme d´efinissant le cycle de vie d’une fourmi,
3. proposer une implantation distribu´ee de l’algorithme.
La distribution de l’algorithme se fera `a l’aide de la plate-forme Dagda.` A
noter que l’image sera ´eventuellement dynamique et que l’algorithme doit
donc prendre ce point en consid´eration.
1

(a) (b) (c)
Fig. 1 – exemple de d´etection de r´egions, l’image originale (a), segmentation
par r´egions (b), segmentation par contours (c)
(a) (b)
Fig. 2 – exemple de gradient, l’image originale (a) et valeur du gradient (b)
2