Méthodes d'initialisation des contours actifs pour la détection de tumeurs dans des images IRM

Abstract

L’extraction des contours constitue une partie importante du traitement de l’image. Cette opération permet d’identifier les frontières des différents objets constituants l’image. Il est souvent évident, pour n’importe lequel d’entre nous, de dessiner les bords d’un objet dans une image. En revanche, dans toute sa généralité, cette détection est très difficile à réaliser automatiquement par des moyens informatiques. C’est un paradoxe bien connu du traitement d’image où, les tâches que l’homme réalise manuellement sont souvent les plus difficiles à automatiser. Plusieurs méthodes sont proposées dans la littérature permettant la détection des contours. Récemment, de nouvelles approches, regroupées sous le nom des contours actifs, sont émergées comme un outil puissant et populaire en traitement d’images, en général. Il existe plusieurs types de contours actifs présentant chacun, comme tout autre outil de traitement d’images, des avantages mais aussi des inconvénients. En effet, l’inconvénient majeur des contours actifs est, sans doute, leur initialisation qui doit être proche du contour réel. Cette exigence a ouvert plusieurs voies de recherche. L’objectif de ce mémoire est d’étudier et comparer plusieurs méthodes d’initialisation de contours actifs. Les méthodes d’initialisation sont réparties en trois familles : manuelle, quasi-automatique et automatique. Nous allons appliquer une approche de chaque famille, pour détecter les contours d’une tumeur dans une image IRM.