Abstract FR:

La segmentation de structures claires dans une image donnée est un problème très important dans la vision par ordinateur et particulièrement en imagerie biomédicale. En angiographie rétinienne la segmentation des drusen, taches jaunes un peu nuageuses situées au niveau de la rétine, constitue un enjeu très important dans le diagnostic et la prévention de complications graves. L'utilisation de méthodes classiques de segmentation de type seuillage, croissance de régions, extraction de contours ou contours actifs donne des résultats peu probants causés par l'imparfaite automatisation de ces méthodes. Nous présentons dans cette thèse une nouvelle approche de segmentation basée sur des transformations morphologiques nouvelles. Pour ceci nous définissons une classe particulière de composantes connexes de l'image : s'agit des maxima d'ordre p dont nous démontrons un certain nombre de propriétés. Ensuite à partir de ces composantes, nous construisons une fonction adaptative h(x), que nous utilisons comme fonction de contraste dans l'algorithme des h(x) maxima d'ordre r. Nous présentons des résultats expérimentaux d'extraction de drusen sur des images d'angiographie rétinienne. Nous avons aussi appliqué cette méthode de segmentation dans une séquence dynamique d'images pour les deux cas suivants : - suivi et évaluation de l'intensité moyenne d'un drusen dans une séquence d'image durant un examen à la fluorescéine. - comparaison des types et surfaces des drusen au cours du temps pour des examens différents.