segmentation d'image couleur par algorithme génétique
Un algorithme génétique pour la segmentation d'images couleurs par détection des modes de la fonction de densité de probabilité
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Cette étude s'inscrit dans une problématique de segmentation d'images couleur par un algorithme génétique où la détection des modes de la fonction de densité de probabilité (FDP) tridimensionnelle correspondant à une approximation de l'histogramme 3D d'une image couleur, est confiée à un algorithme génétique (AG) standard. L'AG s'initialise avec une population comme solution initiale, choisie au hasard, et les solutions sont évaluées en utilisant une fonction d'évaluation (fitness) suivant les étapes de l'algorithme génétique. La fonction de densité de probabilité est util...
Cette étude s'inscrit dans une problématique de segmentation d'images couleur par un algorithme génétique où la détection des modes de la fonction de densité de probabilité (FDP) tridimensionnelle correspondant à une approximation de l'histogramme 3D d'une image couleur, est confiée à un algorithme génétique (AG) standard. L'AG s'initialise avec une population comme solution initiale, choisie au hasard, et les solutions sont évaluées en utilisant une fonction d'évaluation (fitness) suivant les étapes de l'algorithme génétique. La fonction de densité de probabilité est utilisée dans l'étape de reproduction de l'AG en exploitant une image à priori d'information. Au cours de plusieurs générations les populations évoluent pour donner les meilleurs résultats. Les expérimentations ont été menées sur des images variées, pour montrer les caractéristiques de cette approche et présenter les résultats obtenus.
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