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Segmentation d'un tourbillon dans les images météorologiques

Participants : Dominique Béréziat, Isabelle Herlin.

Mots-clés : contour spatio-temporel, modèle markovien, modélisation statistique

L'étude de l'évolution des nuages, sujet majeur en météorologie, passe par une détection préliminaire des structures nuageuses. Nous travaillons sur des images infrarouges d'un tourbillon nuageux. Le modèle markovien utilisé actuellement, pour réaliser la segmentation d'un nuage, exploite uniquement les informations spatiales des images, bien que des informations temporelles puissent être intégrées. Trois propriétés principales sont considérées :

• le tourbillon constitue une région de l'image homogène en niveau de gris,
• le tourbillon est délimité par des pixels ayant une norme de gradient spatial élevée,
• la courbe frontière à obtenir est régulière.

L'homogénéité et la régularité se traduisent dans l'énergie du modèle par :

où :

• x est la variable aléatoire décrivant le processus de la segmentation : le pixel s est dans la région.
• x est la variable aléatoire décrivant les données ( niveau de gris, gradient, contours),
• ,
• f(y) est un seuil d'acceptation du test gaussien calculé localement qui exprime la deuxième propriété précédemment citée.

  

 
Figure 6: À gauche : l'initialisation, à droite : le résultat après 20 itérations et lissage .

Cette fonctionnelle d'énergie est ensuite minimisée par un ICM (Iterated Conditional Mode), méthode itérative déterministe. L'avantage de cette méthode est sa vitesse de convergence (20 itérations suffisent ; et sur une DEC-Alpha, le temps de calcul est de l'ordre de la seconde). La segmentation du vortex est une étape préliminaire pour l'analyse du mouvement de cette structure présentée dans la section suivante. Les images ont été obtenues dans le cadre d'une collaboration académique avec Mrs Desbois et Szantai du Laboratoire de Météorologie Dynamique.