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Publications sur Segmentation

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5 Articles
1 - A study of Gaussian mixture models of colour and texture features for image classification and segmentation.
H. Permuter et J.M. Francos et I. H. Jermyn. Pattern Recognition, 39(4): pages 695--706, avril 2006.
Mots-clés : Classification, Segmentation, Texture, Couleur, Mixture de gaussiennes, Decison fusion.
2 - An approximation of the Mumford-Shah energy by a family of dicrete edge-preserving functionals.
G. Aubert et L. Blanc-Féraud et R. March. Nonlinear Analysis, 64: pages 1908-1930, 2006.
Mots-clés : Gamma Convergence, Elements finis, Segmentation.
3 - Detecting codimension-two objects in an image with Ginzburg-Landau models.
G. Aubert et J.F. Aujol et L. Blanc-Féraud. International Journal of Computer Vision, 65(1-2): pages 29-42, novembre 2005.
Mots-clés : Modele de Ginzburg-Landau, Detection de points, Segmentation, PDE, Images biologiques, Images SAR.
4 - Supervised Segmentation of Remote Sensing Images Based on a Tree-Structure MRF Model.
G. Poggi et G. Scarpa et J. Zerubia. IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, 43(8): pages 1901-1911, août 2005.
Mots-clés : Classification, Segmentation, Champs de Markov.
5 - Globally optimal regions and boundaries as minimum ratio weight cycles.
I. H. Jermyn et H. Ishikawa. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(10): pages 1075-1088, octobre 2001.
Mots-clés : Graphe, Ratio, Cycle, Segmentation, Minimum global.
Copyright : ©2008 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any copyrighted component of this work in other works must be obtained from the IEEE.

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3 Thèses de Doctorat et Habilitations
1 - Détection de Filaments dans des images 2D et 3D; modélisation, étude mathématique et algorithmes..
A. Baudour. Thèse de Doctorat, Universite de Nice Sophia Antipolis, mai 2009.
Mots-clés : imagerie 3D, Segmentation, filaments, Deconvolution, Methodes variationnelles, mocroscopie confocale.
2 - Indexing of satellite images using structural information.
A. Bhattacharya. Thèse de Doctorat, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications, 2007.
Mots-clés : Landscape, Segmentation, Features, Extraction, Classification, Data mining.
3 - Analyse de Texture par Méthodes Markoviennes et par Morphologie Mathématique : Application à l'Analyse des Zones Urbaines sur des Images Satellitales.
A. Lorette. Thèse de Doctorat, Universite de Nice Sophia Antipolis, septembre 1999.
Mots-clés : Texture, Segmentation, Champs de Markov, Morphologie mathematique, Zones urbaines.

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10 Articles de conférence
1 - Morphological road segmentation in urban areas from high resolution satellite images.
R. Gaetano et J. Zerubia et G. Scarpa et G. Poggi. Dans International Conference on Digital Signal Processing, Corfu, Greece, juillet 2011.
Mots-clés : Segmentation, Classification, skeletonization , pattern recognition, shape analysis.
2 - Brain tumor vascular network segmentation from micro-tomography.
X. Descombes et F. Plouraboue et El Boustani Habdelhkim et Fonta Caroline et |LeDuc Geraldine et Serduc Raphael et Weitkamp Timm. Dans Internation Symposium of Biomedical Imaging (ISBI), Chicago, USA, avril 2011.
Mots-clés : Segmentation, Markov random field, Tomography, Brain, vascular network.
Copyright : IEEE
3 - A markov random field model for extracting near-circular shapes.
T. Blaskovics et Z. Kato et I. H. Jermyn. Dans Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Cairo, Egypt, novembre 2009.
Mots-clés : Segmentation, Markov Random Fields, Shape prior.
4 - Unsupervised One-Class SVM Using a Watershed Algorithm and Hysteresis Thresholding to Detect Burnt Areas.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA), Nizhny Novgorod, Russia, septembre 2008.
Mots-clés : Classification, Segmentation, Support Vector Machines, Zones brûlées, Feux de foret, Imagerie satellitaire.
Copyright :
5 - Unsupervised Hierarchical Image Segmentation based on the TS-MRF model and Fast Mean-Shift Clustering.
R. Gaetano et G. Scarpa et G. Poggi et J. Zerubia. Dans Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Lausanne, Switzerland, août 2008.
Mots-clés : Segmentation, Markov Random Fields, Mean Shift, Land Classification.
6 - Indexing of mid-resolution satellite images with structural attributes.
A. Bhattacharya et M. Roux et H. Maitre et I. H. Jermyn et X. Descombes et J. Zerubia. Dans The International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Beijing, China, juillet 2008.
Mots-clés : Landscape, Segmentation, Features, Extraction, Classification, Modelling.
7 - Extraction of main and secondary roads in VHR images using a higher-order phase field model.
T. Peng et I. H. Jermyn et V. Prinet et J. Zerubia. Dans Proc. XXI ISPRS Congress, Part A, pages 215-22, Beijing, China, juillet 2008.
Mots-clés : Reseaux routiers, Zones urbaines, Imagerie satellitaire, Segmentation, Modelling, Methodes variationnelles.
Copyright : ISPRS
8 - Higher Order Active Contours and their Application to the Detection of Line Networks in Satellite Imagery.
M. Rochery et I. H. Jermyn et J. Zerubia. Dans Proc. IEEE Workshop Variational, Geometric and Level Set Methods in Computer Vision, at ICCV, Nice, France, octobre 2003.
Mots-clés : Ordre superieur, Contour actif, Forme, Reseaux routiers, Segmentation, A priori.
9 - Unsupervised Image Segmentation via Markov Trees and Complex Wavelets.
C. Shaffrey et N. Kingsbury et I. H. Jermyn. Dans Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Rochester, USA, septembre 2002.
Mots-clés : Segmentation, Hidden Markov Model, Texture, Couleur.
10 - Globally optimal regions and boundaries.
I. H. Jermyn et H. Ishikawa. Dans Proc. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 1999.
Mots-clés : global, optimum, Graphe, Cycle, Ratio, Segmentation.
Copyright :

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7 Rapports de recherche et Rapports techniques
1 - Hierarchical finite-state modeling for texture segmentation with application to forest classification.
G. Scarpa et M. Haindl et J. Zerubia. Research Report 6066, INRIA, INRIA, France, décembre 2006.
Mots-clés : Texture, Segmentation, Co-occurrence matrix, Approche structurelle, MCMC, Synthesis.
2 - Detecting Codimension-two Objects in an Image with Ginzburg-Landau Models.
G. Aubert et J.F. Aujol et L. Blanc-Féraud. Rapport de Recherche 5254, INRIA, France, juillet 2004.
Mots-clés : Modele de Ginzburg-Landau, Images biologiques, Segmentation, Equation aux derivees partielles.

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