CONCLUSION :


Les résultats présentés sur une image bien choisie ont mis en évidence les problèmes que rencontre l'algorithme pour gérer les contours d'occlusion. Par exemple, le contour intérieur de l'anneau va de maniére imprévisible soit distinguer l'intérieur de l'anneau de la rampe, soit se refermer sur le contour extérieur de cette dernière. Les contours en forme de selle à cheval ou col sont également mal gérés et peuvent par exemple donner lieu à une agrégation de 4 régions fermées et distinctes disposées de part et d'autre du col. C'est ce qu'on observe par exemple sur l'image 5, dans la partie inférieure gauche du contour extérieur de l'anneau.

Il serait également possible de réaliser un passage par zéro du Laplacien dans la direction orthogonale au contour. Cela nécessiterait le calcul préalable de la direction du gradient de l'image en chaque point, puis il faudrait effectuer un changement de repère par rotation de valeur ce dernier angle. Les contours les plus significatifs seraient alors ceux de courbure petite. Il y aurait encore des contours aberrants.
Le passage par zéro du Laplacien mène donc à une segmentation par régions fermées certes, mais en présence de bruit ou d'un éclairage inhomogéne, ces régions ne sont pas exploitables telles quelles. Il y a des contours faux, quel que soit le lissage. On préfère donc, pour des images bruitées, utiliser le filtre de Canny qui mène à des contours certes ouverts, mais plus précis et plus significatifs.