Generalized Mixture Estimation in Hidden Markov Trees, Application to Segmentation of Images of Street Organ Cards. Estimation de Mélanges Généralisés dans les Arbres de Markov Cachés, Application À la Segmentation des Images de Cartons D'orgue de Barbari

Generalized Mixture Estimation in Hidden Markov Trees, Application to Segmentation of Images of Street Organ Cards

Estimation de Mélanges Généralisés dans les Arbres de Markov Cachés, Application À la Segmentation des Images de Cartons D'orgue de Barbarie

Emmanuel Monfrini Wojciech Pieczynski

Université Paris VI, LSTA, 175 rue du Chevaleret,75013 Paris, France

GET/INT Département CITI, CNRS UMR 5157, 9, rue Charles Fourier, 91000 Evry, France

Page: 
135-147
|
Received: 
30 October 2003
|
Accepted: 
N/A
|
Published: 
30 April 2005
| Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

We deal in this paper with unsupervised statistical image segmentation using hidden Markov trees. First, we propose two original evolutionary models and study, via simulations, the behaviour of different general estimation methods. Second, we propose a new generalized mixture estimation method and show its efficiency in unsupervised image segmentation, even in very noisy settings.The proposed method is then successfully applied to the unsupervised segmentation of street organ cards images. 

Résumé

Nous nous intéressons dans cet article à la segmentation statistique non supervisée d'images avec les modèles par arbres de Markov cachés. Dans un premier temps nous proposons deux modèles évolutifs originaux et étudions,via simulations, le comportement des diverses méthodes générales de l'estimation des paramètres. Ensuite,nous proposons une méthode originale d'estimation de mélanges généralisés et montrons son bon comportement,même dans des cas d'images très fortement bruiteés,par une étude de simulations. Cette même méthode est appliquée au problème de la segmentation des cartons d'orgue de barbarie,attestant de son intérêt dans une situation réelle. 

Keywords: 

Hidden Markov trees, statistical image segmentation, generalized mixture, EM, ICE, SEM.

Mots clés 

Arbres de Markov cachés,segmentation statistique d'images,mélange généralisé,EM,ICE,SEM.

1. Introduction
2. Arbres de Markov Cachés
3. Estimation des Paramètres dans les Modèles Cachés Classiques
4. Le Modèle des Mélanges Généralisés
5. Conclusions
  References

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