@InProceedings{2015_sciolla87,
	author = "Bruno Sciolla and Paola Ceccato and Thibaut Dambry and Benoît Guibert and Philippe Delachartre",
	title = "A comparison of non-parametric segmentation methods",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-00299",
	pages = "p. 1197-1200",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_sciolla87.pdf",
	abstract = "Pour la segmentation d'images, différentes méthodes ont été proposées pour segmenter une image à partir d'estimateurs de Parzen des distributions d'intensités, par exemple la distance de Bhattacharyya, de Kullback-Leibler, ou la log-vraissemblance. Nous comparons plusieurs méthodes couramment utilisées et montrons que les méthodes basées sur la log-
 vraissemblance sont les plus robustes, et en particulier sont exemptes de problèmes de bords rencontrés dans toutes les autres méthodes testées. Ces résultats donnent des indications claires sur quelles méthodes doivent être préférées et nous avançons quelques arguments théoriques dans cette direction..pdf",
}