Abstract FR:

La premiere partie de notre etude s'est attachee a definir une description symbolique de l'image de telle sorte a ne retenir que les informations necessaires a sa comprehension et les memoriser dans une structure souple et evolutive. Nous avons fait le choix d'une demarche modulaire en appliquant une chaine de traitements successifs, qui demarre avec une detection des contours. La segmentation est ensuite poursuivie par la fermeture des contours permettant l'extraction des composantes connexes. Un graphe est construit dont les nuds sont representes par les regions et les arcs par les liaisons entre les regions. Chaque nud possede un certain nombre d'attributs caracterisant notamment la taille de la region, et une approximation polygonale nous permet de simplifier sa forme. On utilise cette description de l'image dans la seconde partie pour identifier des formes polyedriques dans des images simples mais reelles de robotique, en utilisant des regles de decision essentiellement geometriques