Segmentations d'images couleur dans la base teinte-luminance-saturation : approche numérique et symbolique

L'utilisation de la couleur dans les etapes de segmentation va aboutir, grâce a l'apport complementaire d'informations (donnees tridimensionnelles), a de meilleurs resultats qu'en utilisant une representation monochrome. La traduction de cette information dans un espace Teinte-Luminance-Saturation, tres proche de la perception humaine des couleurs, permet une interpretation aisee, une certaine independance et une complementarite entre les informations. Ceci va faciliter l'integration des caracteristiques specifiques des images couleurs dans le processus de segmentation. Cependant, l'un des soucis de la mise au point des methodes de traitement couleur sera de ne pas payer le gain de performance par un accroissement important des temps de traitements. Une strategie peut alors consister a chercher a fusionner les informations apportees par les trois composantes afin de definir une information unique traduisant soit un critere d'homogeneite dans le cas de la segmentation en regions, soit un critere de discontinuite dans le cas de la detection de contours. Cette fusion des donnees peut etre envisagee par une approche classique, en effectuant une somme ponderee des informations, ou bien en employant des techniques de fusion plus elaborees reposant sur des representations symboliques associees a la theorie des sous-ensembles flous.