Zones quasi-plates spatio-temporelles et segmentation morphologique de s equences vid eo

National audience ; Segmentation quality often depends on the problem under consideration. In order to face the various needs for which it is involved, segmentation may be dri- ven by the user, instead of being fully automatic. Mathematical Morphology has provided several user- driven segmentation approaches, mostly relying on the watershed transform. Nevertheless, Soille has re- cently suggested another solution consisting in ga- thering puzzle pieces computed as Quasi-Flat Zones (QFZ) of an image. In this paper, we study more deeply this user-driven segmentation scheme in the context of video data. Thus we introduce the concept of Spatio-Temporal QFZ and propose several methods for extracting such zones from a video sequence. ; La qualit e d'une segmentation s'appr ecie g en eralement au regard de l'usage qui en est fait. A n de s'adapter aux besoins tr es vari es pour lesquels elle est employ ee, la segmentation peut ^etre guid ee par l'utilisateur, au lieu d'^etre compl etement automatique. La morpho- logie math ematique a fournit plusieurs m ethodes de segmentation guid ee par l'utilisateur, reposant le plus souvent sur la Ligne de Partage des Eaux. N eanmoins, Soille a r ecemment sugg er e une nouvelle approche consistant a assembler des pi eces de puzzle obtenues en produisant les zones quasi-plates (ZQP) d'une image. Dans cet article, nous etudions plus profond ement ce sch ema de segmentation guid ee par l'utilisateur dans le contexte des s equences vid eo. Nous introduisons ainsi le concept de ZQP spatio-temporelles, et proposons plusieurs m ethodes pour extraire de telles zones d'une s equence vid eo.