Abstract FR:

Nous présentons l'étude d'un algorithme de segmentation d'image au sens contour destiné à un fonctionnement en temps réel. Ce système permet de réaliser la fusion des informations multi échelles de contours fournies par le détecteur de Canny-Deriche generalisé précédemment dans notre laboratoire (GERE) pour la détection de contours flous. Nous avons caractérisé ce filtre en tant qu'ondelette mère et détecteur, et ce filtre a été implanté au laboratoire LIESIB dans des circuits FPGA pour un fonctionnement à la cadence vidéo. La fusion est réalisée par une méthode de classification géométrique développée au laboratoire et opérant elle aussi en temps réel. Le système de segmentation obtenu est particulièrement adapté au contrôle par vision artificielle de produits industriels. Ce système peut en effet fonctionner de façon autonome en ligne sans nécessiter de réglages ou de modifications en cas de changement des conditions de prise de vue. Le système se révèle particulièrement robuste dans la segmentation d'images floues ou très bruitées et se destine aux contrôles industriels dans des conditions difficiles et à cadence élevée. Nous proposons aussi une méthode de combinaison simple et efficace des informations multi échelles de contours. Nous montrons que les approches ascendantes ou descendantes utilisées dans les travaux existants sont restrictives. Une grande variété de méthodes de segmentation peut être greffée sur cette méthode de fusion