Approche adaptative de coopération hiérarchique de méthodes de segmentation : application aux images multicomposantes

Afin de gerer intelligemment les methodes de segmentation utilisees et de fusionner au mieux l'information extraite par chacune, nous proposons une approche adaptative de cooperation hierarchique de methodes de segmentation. Cette approche est fondee sur des operateurs d'evaluation et de validation qui extraient l'information valide d'un resultat. Nous avons developpe deux systemes de cooperation : Un systeme de cooperation sequentiel met en competition d'acces les methodes de segmentation. Apres une phase de pre-hierarchisation relative a un objectif, chaque methode se voit attribuer un ordre de passage lui donnant priorite de segmenter les regions de l'image qui n'ont pas ete detectees et validees par d'autres methodes avant elle. Nous montrons une generalisation de cette approche aux images multi-composante. Un autre systeme de cooperation parallele met en competition de competence les methodes de segmentation. Il retire (selon un operateur d'evaluation) le meilleur resultat. Nous montrons l'efficience des systemes sur la banque d'images GDR-PRC ISIS.