Segmentation d'images texturées à partir des attributs fractals
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Date
2011
Authors
Journal Title
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Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Le travail abordé dans ce mémoire traite le problème de la classification et de la segmentation d’images texturées à partir des attributs fractals. La méthodologie employée consiste à caractériser chaque pixel de l’image par des attributs fractals. Sur la base de ces attributs, les pixels sont regroupés en classes de textures par intermédiaire de l’algorithme K-means. Les attributs
fractals correspondent à la dimension fractale, aux attributs de lacunarité et au spectre de singularité. Plusieurs méthodes d’estimation de la dimension fractale, une méthode de calcul des attributs de lacunarité et une méthode de calcul des
attributs multifractals ont été implémentées et testées.
Description
93 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Textures, Segmentation, Objets fractal, Méthodes d'analyse, Fractals
Citation
Option : Traitement d’Images et Reconnaissance de Formes