Filtres connexes multivariés par fusion d'arbres de composantes

Authors

Edwin Carlinet, Thierry Géraud

Where

Proceedings of the 27st Symposium on Signal and Image Processing (GRETSI)

Place

Lille, France

Type

inproceedings

Keywords

Image

Date

2019-06-14

Abstract

Les arbres de composantes fournissent une représentation d'images de haut niveau, hiérarchisée et invariante par contraste, adaptée à de nombreuses tâches de traitement d'image. Pourtant, ils sont mal définis sur des données multivariées, telle que celles des images couleur, des images multimodalités, des images multibande, etc. Les solutions courantes, telles que le traitement marginal, ou l'imposition d'un ordre total sur les données, ne sont pas satisfaisantes et génèrent de nombreux problèmes, tels que des artefacts visuels, la perte d'invariances, etc. Dans cet article, inspiré par la manière dont l'arbre des formes multivariés (MToS) a été défini, nous proposons une définition pour un Min-Tree ou un Max-Tree multivarié. Nous n'imposons pas un ordre total arbitraire aux valeurs; nous utilisons uniquement la relation d'inclusion entre les composantes. En conséquence, nous introduisons une nouvelle classe d'ouvertures et de fermetures connectées multivariées.

Documents

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Bibtex (lrde.bib)

@InProceedings{	  carlinet.19.gretsi,
  author	= {Edwin Carlinet and Thierry G\'eraud},
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		  traitement marginal, ou l'imposition d'un ordre total sur
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		  un ordre total arbitraire aux valeurs; nous utilisons
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		  En cons\'equence, nous introduisons une nouvelle classe
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