Discussion :

[Marie_7]

Salut à tous,
Je fais la segmentation d'une image. Mais malheureusement la mauvaise acquisition(lumière de l'appareil photo) de cette image a engendré une mauvaise segmentation. Le problème est que les pixels des zones éclaircis par la lumière ont pris des valeurs de niveau de gris différentes de celles de la région à laquelle ils appartiennent. Pourriez vous m'aider, merci

[PRomu@ld]

Qu'entends-tu par mauvaise segmentation ?

Tu n'arrives pas à segmenter du tout (résultat tout à fait incohérent) ? Tu as des zones qui ne sont pas bien segmentées (petites) ? Est-ce qu'il y a un traitement (réhaussement de contraste, d'histogramme, ...) appliqué avant la segmentation ? Obtiens-tu des régions convexes ? As-tu des apriori sur la segmentation résultante (ie: tu sais que tu dois avoir un objet entouré d'un fond par ex).

Bref il y a tellement de problèmes/solutions qu'il nous faut un peu plus de détail pour te répondre.

[Marie_7]

Merci infiniment pour la rapidité de votre réponse.

Tu as des zones qui ne sont pas bien segmentées (petites) ?

Oui effectivement j'ai des zones qui ne sont pas bien segmentées parce qu'elles ne partagent pas la propriété d'homogénéité de la région à laquelle ils appartiennent en réalité puisqu'elles deviennent éclaircis.

Est-ce qu'il y a un traitement (réhaussement de contraste, d'histogramme, ...) appliqué avant la segmentation ?

Oui j'utilise un filtre de la diffusion anisotrope

Obtiens-tu des régions convexes ?

Non

[Mr.ux]

Une image pour illustrer ton problème ?

[Marie_7]

Une image pour illustrer ton problème ?

Voici ci-joint un exemple de l'image originale et de l'image segmentée qui illustre un peu le problème que j'ai rencontré avec la segmentation de mes images

[Alexis.M]

Tu peux utiliser la teinte. J'attache le resultat d'une selection par teinte suivie d'un flou gaussien, puis d'un seuillage.

[Mr.ux]

+1

Tu peux te balader dans plusieurs espaces couleurs pour voir ce qui caractérise ton objet. Mais je doute que tes images soit bien représentées sur ton exemple, de quelles images s'agit il ?

[Marie_7]

Tu peux utiliser la teinte. J'attache le resultat d'une selection par teinte suivie d'un flou gaussien, puis d'un seuillage.

Pouvez vous m'expliquer de plus comment je peux arriver à ce résultat sachant que j'utilise la segmentation par croissance de région

+1

Tu peux te balader dans plusieurs espaces couleurs pour voir ce qui caractérise ton objet. Mais je doute que tes images soit bien représentées sur ton exemple, de quelles images s'agit il ?

Voici en pièces jointes 2 images où la zone au milieu n'est pas segmentée à cause de la luminosité et celui qui l'entoure n'est pas aussi segmenté parce que je n'ai pas arrivé à bien préciser la valeur du seuil (elle doit être choisit automatiquement selon l'image entrée) utilisé dans la segmentation par croissance de région.

[Mr.ux]

Première question, quelle zone souhaiterai tu segmenter ? uniquement la partie centrale proche du noir ? la partie noire, plus la partie marron ? peux tu nous "dessiner" la zone voulue ?

Deuxième question, la région de croissance est elle une méthode imposée ?

A+

[Marie_7]

Première question, quelle zone souhaiterai tu segmenter ? uniquement la partie centrale proche du noir ? la partie noire, plus la partie marron ? peux tu nous "dessiner" la zone voulue ?

A+

Oui je souhaite segmenter toute la région de la tumeur(noir+marron) sachant que je travaille sur plusieurs images de ce type là, donc je souhaite savoir comment je puisse avoir une valeur du seuil variable selon l'image et ajouter la zone éclairci à la région segmentée.

Deuxième question, la région de croissance est elle une méthode imposée ?

Oui la segmentation par croissance de région est la méthode imposée

[Alexis.M]

En utilisant un peu d'information de texture, une quantification vectorielle (k-moyenne) plus un flou et un seuillage j'obtiens un truc comme joint... mais ce n'est pas de la croissance de région...

[Marie_7]

En utilisant un peu d'information de texture, une quantification vectorielle (k-moyenne) plus un flou et un seuillage j'obtiens un truc comme joint... mais ce n'est pas de la croissance de région...

Merci pour votre aide mais malheureusement je suis obligée d'utiliser la croissance de région

[Alexis.M]

Tu dois pouvoir utiliser la morphologie mathématique pour prétraiter ton image afin de supprimer les zones claires au milieu de la partie noire.

Une série d'érosions suivie du même nombre de dilatations devrait faire ce que tu veux.

[Mr.ux]

Si tu veux travailler sur la croissance de région il faudrait que tu nous en dise un peu plus sur comment il fonctionne pour l'instant.
Comment sont initialisées les "graines" ? manuellement ? automatiquement (si oui, comment) ?
Quel(s) est/sont le(s) critère(s) utilisé(s) pour la croissance, stats. couleur, gradient, ... autre ?

ps : en utilisant le plugin region growing tool box de RIO imaging sous ImageJ, on peut obtenir ce résultat en sélectionnant correctement des rois de la région a segmenter.

[Marie_7]

Tu dois pouvoir utiliser la morphologie mathématique pour prétraiter ton image afin de supprimer les zones claires au milieu de la partie noire.

Une série d'érosions suivie du même nombre de dilatations devrait faire ce que tu veux.

Je n'ai aucune idée de ces termes (morphomogie mathématique et érosions). Merci de me donner des liens qui puissent m'aider

Comment sont initialisées les "graines" ? manuellement ? automatiquement (si oui, comment) ?

Les graines sont initialisées automatiquement. J'ai pris les pixels les plus foncés comme graines. Mais je ne sais pas si c'est toujours le cas??? Si vous avez une autre proposition merci de me conseiller.

Quel(s) est/sont le(s) critère(s) utilisé(s) pour la croissance, stats. couleur, gradient, ... autre ?

Le critère utilisé pour le moment est la couleur. La comparaison entre le germe avec son voisin de droite se fait comme ça:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
 
if abs(image(x,y) - image(x+1,y)) <= Seuil
    alors le pixel à droite est ajouté à la région
end

Maintenant je fais initialiser mon seuil dés le début dans mon code ce qui donne toujours des résultats de segmentation différentes en le changeant alors je n'arrive pas à trouver la bonne valeur pour toutes les images. Donc il faut que le seuil soit calculer automatiquement selon l'image.

[Marie_7]

pas de solution??

[Mr.ux]

Si tu dois rester dans cette approche non supervisée, tu as à mon avis plusieurs choses à tester. Mais trouver un seuil automatiquement pour chaque image est à mon avis un problème complexe.

Déjà, j’essaierai ta façon de faire sur des espaces couleurs différents (HSL, LAB par ex.) : analyser les canaux et regarder si il y en a un a priori plus discriminant que les autres. Tu peux ensuite analyser l'histogramme et regarder la dynamique de tes régions d’intérêt et du fond.
Tu peux modifier ton critère de pour agglomérer les pixels : regarde les statistiques de ta région (moyenne, variance... etc, de l'intensité, du gradient, de la texture ou autre !) et estime si l'ajout d'un nouveau pixel perturbe "l'homogénéité" de ta région.
Tu peux aussi, je pense, améliorer ta répartition des graines, regarde ce qu'il se fait classiquement dans la littérature.
Tu peux aussi travailler à posteriori sur les régions détectées : regrouper les différentes régions qui forment ton objet d’intérêt.

Un liens à lire si ce n'est pas deja fait ! http://xphilipp.developpez.com/artic...s/?page=page_4

[Marie_7]

merci pour votre réponse
le pixel le plus foncé est-il le bon choix comme germe pour ce cas??
savez vous si le filtre de gabor peux-il m'aider??