X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/these_gilles.git/blobdiff_plain/7a1f7981654e75ea330b58c7f93620ce69bf13b2..d509beab7cc0737a1bdfbd609359733a30882a43:/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex

diff --git a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex
index a9c8e1e..3394929 100644
--- a/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter2/chapter2d.tex
@@ -54,7 +54,7 @@ $\epsilon \leftarrow 1$ \;
 } 
 \end{algorithm}
 
-\subsection{Partitionnement de graphe}
+\subsection{Partitionnement de graphe\label{seggraph}}
 Un autre formalisme qui a gÃ©nÃ©rÃ© une vaste classe d'algorithmes de segmentation est celui des graphes. Il repose sur l'idÃ©e que les rÃ©gions de l'image sont reprÃ©sentÃ©es par les n\oe uds d'un graphe, alors que les liens traduisent les relations de voisinage existant entre les rÃ©gions, l'idÃ©e de base Ã©tant d'initialiser le graphe avec un n\oe ud pour chaque pixel. La segmentation est obtenue par partitionnement itÃ©ratif du graphe, en Ã©valuant les liens et en dÃ©terminant ceux Ã  supprimer, et ce jusqu'Ã  convergence.
 
 L'essentiel de la problÃ©matique rÃ©side donc dans la mÃ©trique retenue pour Ã©valuer les liens ainsi que dans le critÃ¨re de sÃ©lection et, lÃ  encore, la littÃ©rature regorge d'une grande variÃ©tÃ© de propositions.
