II. Mise en oeuvre

De facon générale, le processus de traitement est composé de deux étapes:

• une étape d'acquisition d'informations sur chaque point
• une étape de classement des points en fonction des informations obtenues

• une recherche isotrope de la valeur moyenne et de la longueur de plage autour du point: on choisit alors par exemple une fenêtre carrée centrée sur le point courrant

fenêtre isotrope 3x3
• une recherche anisotrope, privilégiant une direction, en choisissant une fenêtre "aplatie" dans une direction

fenêtre anisotrope 1x5 privilégiant la direction horizontale

La valeur moyenne associée au point est calculée en faisant la moyenne des niveaux de gris des points situé dans la fenêtre et la longueur de plage associée à ce point correspond au plus grand écart entre les niveaux de gris des points de la fenêtre et la valeur moyenne calculée précédemment (en valeur absolue).

Etape de classification:
L'algorithme utilisé pour regrouper les points en classe est celui des "K-moyennes"(K-Means): il s'agit d'un algorithme itératif pour lequel il est nécessaire de fixer à l'avance le nombre maximal de classes souhaité. Il s'applique sur les couples (valeur moyenne, longueur de plage) associés à chaque point et cherche à les classer par rapport à des barycentres qui évoluent à chaque itération.

Cliquez ici pour le code du programme (en C)

Exemple de classification en trois classes
par la méthode des K-Means