Cabbage/weed discrimination with a Region/contour based segmentation approach for multispectral images

Multi-spectral images are well-suited to outdoor scene analysis. Indeed, the segmentation processes can be based on pixel attributes that reflect specific spectral properties of natural objects. Such kind of segmentation can rely on the direct classification of pixels in the attribute space. However, in this case, they do not take into account spatial relationships within the image. We propose here to combine multi-spectral classification with neighbourhood relationships at a regional level. First, homogeneous regions are determined by an unsupervised region growing algorithm. These regions are then labelled in relation to their pixel attributes, some of them being left undetermined for further decision. Finally, undetermined regions are labelled according to a set of decision rules considering adjacent region labels and their common frontiers. Results obtained on weed/plant discrimination in RGB outdoor images are presented and discussed. / L'imagerie multispectrale apparait comme un outil adapté à l'analyse des images prises en milieu extérieur. En effet, les procedés de segmentation peuvent etre basés sur les attributs des pixels qui reflètent certaines propriétés spectrales spécifiques des objets naturels. Cependant, certains outils de segmentation effectuent une classification directe des pixels dans l'espace des attributs sans tenir compte des relations spatiales. Nous proposons dans cet article une approche de segmentation d'images multispectrales prenant en compte cette dimension à un niveau région. Dans un premier temps, les régions homog´enes de l`images sont déterminées à l`aide d`un algorithme de segmentation type croissance de région. Les régions ainsi déterminées sont ensuite labellisées en tenant compte des attributs des pixels. Cependant, certaines d`entre elles restent indéterminées. Ces indéterminations seront par la suite levées à l'aide de règles de d´ecision prenant en compte les labels des r´egions adajacentes et leurs frontières communes. Les résultats obtenus sur des images RGB prisent en milieu extérieur pour la discrimination de plantes de choux et d`adventices sont ensuite présentées et discutées.