Consensus ou fusion de segmentation pour quelques applications de détection ou de classification en imagerie
Récemment, des vraies mesures de distances, au sens d’un certain critère (et possédant de bonnes propriétés asymptotiques) ont été introduites entre des résultats de partitionnement (clustering) de donnés, quelquefois indexées spatialement comme le sont les images segmentées. À partir de ces métriques, le principe de segmentation moyenne (ou consensus) a été proposée en traitement d’images, comme étant la solution d’un problème d’optimisation et une façon simple et efficace d’améliorer le résultat final de segmentation ou de classification obtenues en moyennant (ou fusionnant) différentes segmentations de la même scène estimée grossièrement à partir de plusieurs algorithmes de segmentation simples (ou identiques mais utilisant différents paramètres internes). Ce principe qui peut se concevoir comme un débruitage de données d’abstraction élevée, s’est avéré récemment une alternative efficace et très parallélisable, comparativement aux méthodes utilisant des modèles de segmentation toujours plus complexes et plus coûteux en temps de calcul.  Le principe de distance entre segmentations et de moyennage ou fusion de segmentations peut être exploité, directement ou facilement adapté, par tous les algorithmes ou les méthodes utilisées en imagerie numérique où les données peuvent en fait se substituer à des images segmentées. Cette thèse a pour but de démontrer cette assertion et de présenter différentes applications originales dans des domaines comme la visualisation et l’indexation dans les grandes bases d’images au sens du contenu segmenté de chaque image, et non plus au sens habituel de la couleur et de la texture, le traitement d’images pour améliorer sensiblement et facilement la performance des méthodes de détection du mouvement dans une séquence d’images ou finalement en analyse et classification d’images médicales avec une application permettant la détection automatique et la quantification de la maladie d’Alzheimer à partir d’images par résonance magnétique du cerveau.
Indexation Détection de mouvements Classification/quantification de la maladie d’Alzheimer Visualisation des bases d’images