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Résumé : La segmentation d'images texturées continue de présenter un challenge majeur en traitement d'images quand les textures rencontrées sont de type stochastiques. Dans cet exposé, nous aborderons cette question par le couplage entre analyse multirésolution et outils d’optimisation non lisse. Nous présenterons tout d'abord les approches usuelles en deux temps estimation/segmentation puis nous expliciterons les modèles développés permettant d'effectuer les deux étapes de façon jointe. Dans un second temps, nous nous intéresserons à affiner ces procédures de segmentation de textures d'un point de vue algorithmique pour obtenir des méthodes à faible coût calculatoire de façon à évaluer les performances des outils développés sur les grands volumes de données tels que ceux rencontrés dans l’étude de la dynamique des écoulements multiphasiques dans des milieux poreux.
Abstract : Texture segmentation represents a major challenge in image processing, especially when dealing with stochastic textures. In this talk, we will address this issue by coupling multiresolution analysis and non-smooth optimization tools. First, we will present the usual two-step estimation/segmentation approach, then we will provide new formulations aiming at performing the two steps together. In a second part, we will focus on refining algorithmic segmentation procedures to obtain low computational methods in order to evaluate the performance of the tools developed on large data volumes such as those encountered in the study of the dynamics of multiphase flows in porous media.