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- W2298543145 abstract "Dans cet article, un modele de contour actif pour la segmentation supervisee d'images texturees est propose. Une image d'apprentissage avec une segmentation experte est utilisee pour realiser l'apprentissage d'un classificateur binaire grâce aux caracteristiques de texture d'Haralick. Ce classificateur est ensuite integre dans un contour actif afin de guider son evolution sur plusieurs images. Des resultats sur deux problematiques de segmentation 2D sont presentes et evalues, mettant en avant la precision de nos modeles: la detection de zones urbaines dans des images satellites, et la segmentation de naevus dans des images echographiques. L'approche proposee a egalement ete adaptee avec succes a la reconstruction d'objet dans des images echographiques 3D, et des resultats de reconstruction sont presentes." @default.
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