Segmentation d’images par colonies de fourmis artificielles hybrides

dc.contributor.authorFekrache Dalila
dc.contributor.otherAmeur Soltane
dc.date.accessioned2019-11-12T10:52:16Z
dc.date.available2019-11-12T10:52:16Z
dc.date.issued2012
dc.description88 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractDans ce travail, nous avons présenté une nouvelle approche de segmentation d’images en contours dans le but de détecter les frontières qui séparent les différentes régions de l’image. En s’intéressant à la pensée biomimétique, nous avons essayé d’envisager l’étude et la description d’une approche biomimétique hybride (coopération région-contours), qui consiste à segmenter les régions d’une image par une méthode dite les K-Plus Proches Voisins, qui se base sur la classification des pixels pour sectionner l’image en différentes classes ou régions, ainsi les résultats obtenus seront exploités par une autre méthode dite Colonies de Fourmis Artificielles, qui s’inspire du comportement collectif de la population de fourmis naturelles en optimisant le chemin pour la recherche de la nourriture ( fourragement). Ces fourmis sont capables de s’auto-organiser pour faire émerger une segmentation optimale en détectant les contours (limites) des différentes régions, ainsi la carte contours de l’image originale est obtenue après un processus itératif et stochastique en utilisant une information heuristique et des traces de phéromones artificielles.en
dc.identifier.citationReseaux Et Telecommunications
dc.identifier.otherMAST.ELN.19-12en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6242
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectTraitement d’imagesen
dc.subjectSegmentationen
dc.subjectClassificationen
dc.subjectRégionsen
dc.subjectContoursen
dc.subjectK-Plus Proches Voisinsen
dc.subjectFourmis artificiellesen
dc.subjectPhéromones artificiellesen
dc.subjectInformation heuristique.en
dc.titleSegmentation d’images par colonies de fourmis artificielles hybridesen
dc.typeThesisen

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