Les images radar sont très affectées par le bruit qui rend leur analyse très difficile. Nous présentons dans ce mémoire une amélioration des critères de segmentation en nous basant sur les contours. Une analyse des méthodes de segmentation classiques et coopératives des images SAR (Synthetic Aperture Radar) est donnée. Aussi, nous analysons l'effet du bruit sur les images SAR et nous étudions quelques techniques de filtrage.;Nous utilisons les formes des contours des segments pour améliorer les résultats de l'algorithme de Segmentation Hiérarchique par Optimisation Séquentielle (SHOS). Nous utilisons une adaptation du critère de Ward aux images SAR. Pour obtenir de bons résultats, nous devons tenir compte des contours et des relations spatiales entre segments. Des mesures de formes sont combinées avec le critère de Ward. Nous proposons deux nouvelles mesures basées sur la forme des segments pour favoriser ou pénaliser la fusion des segments. La première mesure est basée sur le rapport des aires et permet de pénaliser les segments qui ont une forme irrégulière. La deuxième mesure se base sur la rotation de la boite englobante et permet de favoriser les segments qui ont une forme mince et orientées selon les diagonales. Ces nouvelles mesures sont utilisées en conjonction avec le critère de similarité de Ward pour améliorer le regroupement des segments dans une image SAR.
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