Segmentation d’images par modèle de mélange conjoint non gaussien

Segmentation d’images par modèle de mélange conjoint non gaussien

Stéphane DerrodeWojciech Pieczynski 

 Institut Fresnel (CNRS UMR 6133) Universités de Marseille et École Centrale Marseille 38, rue Frédéric Joliot-Curie F-13451 Marseille cedex 20  

 CITI Department (CNRS UMR 5157) TELECOM SudParis, Institut Télécom 9, Rue Charles Fourier F-91011 Evry cedex 

Corresponding Author Email: 
stephane.derrode@centrale-marseille.fr
Page: 
09-28
|
DOI: 
https://doi.org/10.3166/ts.29.9-28
Received: 
N/A
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Accepted: 
N/A
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OPEN ACCESS

Abstract: 

The idea behind the Pairwise Mixture Model is to classify simultaneously two sets of observations by introducing a joint prior between the two corresponding classifications and some statistical relations between the two observations. We address both the Gaussian case and non-Gaussian parametric case built with copula-based parametric models and nonGaussian margins. We also provide EM and ICE algorithms for automatic parameters estimation in order to make classification algorithms unsupervised. The model is illustrated through the segmentation of vectorial images (color and IRM). Results are compared to the segmentations obtained using independent mixture models on individual bands.

RÉSUMÉ

L’idée à l’origine du modèle de mélange conjoint (MMConjoint) est de classer simultanément deux ensembles d’observations en introduisant un a priori conjoint entre les deux classifications et un lien statistique entre les deux observations. Nous étudions en particulier le cas de mélanges gaussiens et le cas de mélanges paramétriques non gaussiens construits à partir de copules et de marginales non gaussiennes. Nous établissons également un algorithme EM et un algorithme ECI pour l’estimation automatique des paramètres, rendant la méthode de classification non supervisée. Le modèle est illustré à travers la segmentation d’images vectorielles couleur et IRM. Les résultats obtenus améliorent les segmentations individuelles des bandes par des modèles de mélange classiques.

Keywords: 

bayesian classification, probabilistic mixture model, copulas, image segmentation.

MOTS-CLÉS

classification bayésienne, modèle de mélange, copules, segmentation d’images.

Extended Abstract
1. Introduction
2. Modèle de Mélange Conjoint
3. Estimation Non Supervisée des Paramètres
4. Segmentation Non Dupervisée d’images
5. Conclusion
Annexe
  References

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