Abstract:
La segmentation de l’image est une opération très importante dans la chaîne de traitement d’images puisqu’elle contribue directement dans le diagnostic et la prise de décision, notamment dans le domaine médical.
Dans ce travail nous proposons une approche de segmentation automatique des images cytologiques couleur qui vise à séparer le noyau et le cytoplasme du fond de l’image cytologique.
Le but de cette approche serait de fournir la meilleure segmentation en se basant sur les critères d’évaluation de cette dernière.
Pour cela, nous avons conçu deux systèmes automatiques.
Le premier travaille en boucle ouverte et choisit la meilleure segmentation parmi plusieurs effectuées pour différentes valeurs des paramètres d’action.
Le deuxième système en boucle fermée comporte un contrôleur flou qui corrige la segmentation en temps réel en agissant sur les paramètres d’action selon l’indication des critères d’évaluation de la segmentation.
