Iterative method of image segmentation and interpretation for pattern recognition on biological objects - Application to meat industry - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Access content directly
Conference Papers Year : 1995

Iterative method of image segmentation and interpretation for pattern recognition on biological objects - Application to meat industry

Méthode itérative de segmentation d'image pour la reconnaissance de formes sur des objets biologiques - Application à l'industrie de la viande

Abstract

An image processing method has been developed to locate different parts of a biological object, according to a segmentation and interpretation iterative method. It uses contour segmentation followed by an interpretation phase that uses a knowledge data base relative to the considered object anatomy. Contour segmentation is made of contour point extraction according to the Deriche method, of a linking of these points and of a polygonal approximation. These operations use parameters that have an effect on noise filtering, length of the points and segments. A first job, performed by experts who are specialists in this field, consists in determining a set of optimum parameters, which insures that the necessary elements are present in the segmented image. The detection of an anatomic element is performed with two segmentation-interpretation operations. A first segmentation is performed on the object global image, using the set of optimal parameters, in order to locate a first anatomic element. This location helps define a window of interest, inside which a new segmentation-interpretation phase is performed, according to an iterative process, in order to extract the element looked for, and which is not available through the first segmentation. The iterative operation is performed by testing various sets of parameters close to the optimal parameters. Iterations are stopped when the element model and the result obtained on the image match in an optimal way. This method has been applied on images of half-carcasses of pigs, in order to locate anatomic regions such as the chump end bone, the spine or the first lumbar; these elements are used as references for carving operations.
Une méthode de traitement d'images a été développée, pour localiser différentes parties d'un objet de type biologique, suivant une technique de segmentation-interprétation itérative. Elle utilise une segmentation en contour suivi d'une phase d'interprétation mettant en jeu une base de connaissance relative à l'anatomie de l'objet considéré. La segmentation en contour est composée d'extraction des points de contour d'après la méthode de Deriche, d'un chaînage de ces points et d'une approximation polygonale. Ces opérations font intervenir des paramètres qui agissent notamment au niveau du filtrage du bruit, de la longueur des chaînes de points et des segments. Un premier travail réalisé par un ensemble d'experts, spécialistes du domaine d'application, consiste à déterminer un jeu de paramètres que l'on qualifiera d'optimal, qui permet d'assurer la présence des éléments recherchés dans les images segmentées. La détection d'un élément anatomique est réalisée suivant deux opérations de segmentation-interprétation. Une première segmentation est executée sur l'image globale de l'objet avec le jeu des paramètres optimaux, pour localiser un premier élément anatomique. Cette localisation permet de définir une fenêtre d'intérêt, à l'intérieur de laquelle est effectuée une nouvelle phase de segmentation-interprétation, suivant un procédé itératif, pour extraire l'élément recherche, inaccessible avec la première segmentation. L'opération itérative est exécutée en testant différents jeux de paramètres avoisinant le jeu des paramètres optimaux. L'arrêt des itérations est effectif lorsque l'appariement entre le modèle de l'élément et le résultat obtenu sur l'image est optimal. Cette méthode a été appliquée sur des images de demi-carcasses de porc, pour localiser certaines régions anatomiques comme l'os du quasi, la colonne vertébrale, la première lombaire, ces éléments servant de référence pour des opérations de découpe.

Keywords

No file

Dates and versions

hal-02582199 , version 1 (14-05-2020)

Identifiers

Cite

B. Benet, Jean-Pierre Chanet, P. Eynard. Iterative method of image segmentation and interpretation for pattern recognition on biological objects - Application to meat industry. International Advanced Robotics Programme 4th Workshop, Toulouse, 30-31October 1995, 1995, France. pp.47-55. ⟨hal-02582199⟩

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