Adaptive Satellite Images Segmentation by Level Set Multiregion Competition

In this paper, we present an adaptive variational segmentation algorithm of spectral-texture regions in satellite images using level set. Satellite images contain both textured and non-textured regions, so for each region cues of spectral and texture are integrated according to their discrimination power. Motivated by Fisher-Rao’s linear discriminant analysis, two region’s weights are defined to code respectively the relevance of spectral and texture cues. Therefore, regions with or without texture are processed in the same framework. The obtained segmentation criterion is minimized via curves evolution within an explicit correspondence between the interiors of evolving curves and regions in segmentation. Thus, an unambiguous segmentation to a given arbitrary number of regions is obtained by the multiregion competition algorithm. Experimental results on both natural and satellite images are shown. Key-words: Level set theory, adaptive multispectral image segmentation, textured / non-textured regions, discrimination power, multiregion competition. ∗ This work is partially supported by QuerySat project and INRIA STIC project. † Projet IMEDIA, bat. 11, INRIA Rocquencourt, Domaine de Voluceau, B.P. 105, 78153 Le Chesnay Cedex France, {Olfa.Besbes, Nozha.Boujemaa}@inria.fr ‡ Unité URISA, École Supérieure des Communications de Tunis (SUP’COM), Cité Technologique des Communications de Tunis, 2088 Tunisie, [email protected] in ria -0 00 70 17 1, v er si on 1 19 M ay 2 00 6 Segmentation adaptative d’images satellitaires par courbes de niveaux et compétition multirégion Résumé : Dans ce rapport, nous proposons un algorithme de segmentation adaptative d’images satellitaires en utilisant une approche variationnelle par courbes de niveaux. Les images satellitaires contiennent des régions texturées et d’autres non texturées. De ce fait, les caractéristiques spectrale et texturale associées à chaque région sont intégrées selon leurs pouvoirs de discrimination. En se basant sur l’analyse de discrimination linéaire de FisherRao, nous définissons pour chaque région deux poids qui codent respectivement la pertience des caractéristiques spectrale et texturale. Ainsi, les régions avec ou sans texture sont analysées dans un même formalisme. Le critère de segmentation obtenu est minimisé par évolution des courbes avec une correspondance explicite entre les régions de la partition et les régions définies par les courbes actives. Une partition du domaine de l’image en un nombre donné quelconque de régions est alors obtenue par l’algorithme de compétition multirégion. Des résultats expérimentaux obtenus sur des images naturelles et satellitaires sont montrés. Mots-clés : Théorie des courbes de niveaux, segmentation adaptative d’images multispectrales, régions texturées / non-texturées, pouvoir de discrimination, compétition multirégion. in ria -0 00 70 17 1, v er si on 1 19 M ay 2 00 6 Adaptive Satellite Images Segmentation by Level Set Multiregion Competition 3