Calcul fractionnaire appliqué à la détection des contours d’image

Abstract

Dans ce mémoire, on s'intéresse à la détection de contours d’images, une étape fondamentale en traitement d’images, car elle permet de mettre en évidence les structures significatives et les discontinuités visuelles. Le calcul fractionnaire, qui généralise la notion classique de dérivation à des ordres non entiers, offre une approche novatrice et efficace pour cette tâche. En particulier, les dérivées fractionnaires au sens de Riemann-Liouville (RL) et de Grünwald-Letnikov (GL) permettent de mieux détecter les détails fins et les transitions subtiles grâce à leurs propriétés de mémoire longue et de sensibilité aux variations locales. Dans cette étude, nous avons adopté une approche basée sur le calcul fractionnaire afin de concevoir des opérateurs de détection de contours performants, capables de capturer des structures fines même dans des conditions d’images bruitées ou peu contrastées.