Modèle de Chan&Vese avec terme de lissage : application en imagerie médicale

Abstract

La segmentation d’images consiste à regrouper les différents pixels de l’image en classes, chaque classe regroupant les pixels similaires au sens d’un critère donné. La segmentation d'images est, en général, très difficile à réaliser car les images naturelles sont diverses, complexes et la manière de les percevoir varie selon les individus. Du fait de cette difficulté, plusieurs approches ont été proposées. L’approche abordée dans cet article est la technique des contours actifs. Nous nous intéressons aux contours actifs implicites, nous proposons une amélioration pour le modèle de Chan&Vese. L’application de notre méthode sur des images médicales à montré qu’ils peuvent être un outil pour la segmentation d’images et ainsi apporter un outil d’aide au diagnostic au praticien.